
多维排列;多维定标;多维等级法
The graph theory multidimensional scaling analysis is ideality method for studying the human population genetic structure.
图论多维尺度分析是分析人类群体遗传结构的一种理想方法。
With the methods of classifying and multidimensional scaling, this paper explores the conceptual structure of Chinese address words.
本文运用自然分类和多维标度的方法,研究了汉语称呼语的概念结构。
Multidimensional scaling to simplify multidimensional data is an attempt to reduce the dimensionality of data by finding key attributes defining most of the behavior, says Venkatasubramanian.
用文卡的话说,简化多维数据的多维标度就是试图“通过找出定义大多数行为的关键属性来降低数据的维数”。
This paper presents the methodology of graph theory multidimensional scaling analysis, and explores its applicability for studying human population genetic structure.
提出基因频率矩阵的图论多维尺度分析方法,探讨该法在人类群体遗传结构研究中的应用。
By means of multidimensional scaling analysis, the author has explored the structure of these qualities.
运用多维标度分析方法,探讨了小学优秀班主任素质的结构模型。
The tests show the new way of data mining by multidimensional scaling can be faster and equally accurate - and usually more accurate than existing methods, he says.
测试显示这种通过多维标度实现的新方法相较于已有方法,“更快且准确率相当——通常还要更准确”。
Based on the bayesian multidimensional scaling (MDS), we consider the problem of determining the number of intrinsic low dimensions of MDS as a model selection problem.
在贝叶斯多维尺度分析的基础上,我们将多维尺度的本质低维维数决定问题视作模型选择问题。
In other words, one set of instructions can be used to do a wide variety of multidimensional scaling that previously required separate instructions.
换句话说,一套指令可用于多种类型的多维标度,而不像以前那样各自需要一套指令。
This paper presents a multidimensional scaling method based upon triple objects(samples or variables).
本文提供了基于三对象(样品或变量)的多维标度法。
The technique of multidimensional scaling was more available than factor analysis for the latent structure exploring purpose with the ipsative data.
在两种分析方法中,多维尺度分析更适合对自比型价值观数据潜在结构的探究。
This study, by means of multidimensional scaling and hierarchical clustering, attempts a similar classification of 17 spatial words by the deaf students tested.
以聋人大学生为被试,对17对空间词做相似性分类,用多维标度法和分层聚类法分析。
At present, there are two dominant methods, multidimensional scaling (MDS) and sketch map, to externalize humans internal cognitive map.
目前,通过实验方法获得人们头脑中认知地图的两种主要方法是手绘草图法和多维标度法(MDS)。
This wisdom model and the one derived from multidimensional scaling analysis can prove each other, and at the same time possess the characteristics of their own.
该智慧模型和多维标度分析获得的模型基本上能互相印证而又各有特点。
Multidimensional scaling is a powerful tool for dimensionality reduction in the field of pattern recognition and data mining.
多维尺度分析是模式识别与数据挖掘领域一个有力的降维工具。
The step by step of graph theory multidimensional scaling analysis can be summarized as follows:①carry out multidimensional scaling analysis to the centred gene frequency matrix;
图论多维尺度分析的基本步骤可概括为:①对中心化基因频率矩阵进行增强多维尺度分析;
The results of multidimensional scaling (MDS) in each season and sampling station indicate the strucrure of phytoplankton community is complicated.
对兴凯湖浮游植物通过多维尺度分析(MDS)来研究各季节、各采样点之间浮游植物群落关系。
Multidimensional scaling (MDS) is a data analysis technique that transforms proximity information into geometric information.
多维标度技术是一种把实体间相似性信息转换成空间几何信息的数据分析技术。
The genetic relationships among the varieties were evaluated by dendrograms and Multidimensional Scaling (MDS) , showing that the tested poplar can be classified into five groups .
聚类分析和多维尺度分析将试验材料大体上分为五类, 结果不仅显示了组间不同品种的差异, 而且大体上区分了我国原生品种和外来品种。
多维标度(Multidimensional Scaling,MDS)是一种统计学方法,用于将高维数据投影到低维空间(如二维或三维),同时尽可能保留数据点之间的原始距离或相似性关系。该方法广泛应用于心理学、市场研究、生物信息学等领域,帮助研究者通过可视化手段探索复杂数据集的内在结构。
MDS的核心是通过构造低维空间中的坐标点,使得这些点的欧氏距离与原始高维空间中的相似性矩阵高度匹配。例如,在市场调研中,消费者对不同产品的感知差异可通过MDS转化为直观的二维图谱,便于企业分析产品定位。根据算法差异,MDS可分为:
MDS的数学模型通常通过最小化应力函数(Stress Function)实现,公式为: $$ Stress = sqrt{frac{sum{i<j} (d{ij} - hat{d}{ij})}{sum{i<j} d{ij}}} $$ 其中,$d{ij}$为原始距离,$hat{d}_{ij}$为低维空间中的距离。应力值越小,表示降维效果越接近原始数据结构。
根据《心理测量学杂志》(Journal of Psychometrics)的研究,MDS在认知地图构建中展现出高解释力,尤其在处理主观感知数据时优于其他降维方法。此外,美国国家生物技术信息中心(NCBI)的案例表明,MDS可用于基因表达数据的聚类可视化,辅助生物标记物发现。
多维尺度法(Multidimensional Scaling,简称MDS,又称“多维标度”)是一种将高维数据降维到低维空间的数据分析方法,其核心目标是通过低维空间中的点间距离反映原始数据的相似性或差异性。以下是详细解释:
MDS通过数学建模将高维对象(如消费者对品牌的感知)映射到低维空间(通常为二维或三维),同时尽量保持对象间的原始距离关系。例如,在市场营销中,不同品牌在空间图中的位置距离越近,表示消费者认为它们的相似性越高;反之则差异越大。
如需更深入的数学推导或案例,可参考权威百科(如搜狗百科)或技术博客(如CSDN)。
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