
多維排列;多維定标;多維等級法
The graph theory multidimensional scaling analysis is ideality method for studying the human population genetic structure.
圖論多維尺度分析是分析人類群體遺傳結構的一種理想方法。
With the methods of classifying and multidimensional scaling, this paper explores the conceptual structure of Chinese address words.
本文運用自然分類和多維标度的方法,研究了漢語稱呼語的概念結構。
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.
用文卡的話說,簡化多維數據的多維标度就是試圖“通過找出定義大多數行為的關鍵屬性來降低數據的維數”。
This paper presents the methodology of graph theory multidimensional scaling analysis, and explores its applicability for studying human population genetic structure.
提出基因頻率矩陣的圖論多維尺度分析方法,探讨該法在人類群體遺傳結構研究中的應用。
By means of multidimensional scaling analysis, the author has explored the structure of these qualities.
運用多維标度分析方法,探讨了小學優秀班主任素質的結構模型。
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.
測試顯示這種通過多維标度實現的新方法相較于已有方法,“更快且準确率相當——通常還要更準确”。
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.
在貝葉斯多維尺度分析的基礎上,我們将多維尺度的本質低維維數決定問題視作模型選擇問題。
In other words, one set of instructions can be used to do a wide variety of multidimensional scaling that previously required separate instructions.
換句話說,一套指令可用于多種類型的多維标度,而不像以前那樣各自需要一套指令。
This paper presents a multidimensional scaling method based upon triple objects(samples or variables).
本文提供了基于三對象(樣品或變量)的多維标度法。
The technique of multidimensional scaling was more available than factor analysis for the latent structure exploring purpose with the ipsative data.
在兩種分析方法中,多維尺度分析更適合對自比型價值觀數據潛在結構的探究。
This study, by means of multidimensional scaling and hierarchical clustering, attempts a similar classification of 17 spatial words by the deaf students tested.
以聾人大學生為被試,對17對空間詞做相似性分類,用多維标度法和分層聚類法分析。
At present, there are two dominant methods, multidimensional scaling (MDS) and sketch map, to externalize humans internal cognitive map.
目前,通過實驗方法獲得人們頭腦中認知地圖的兩種主要方法是手繪草圖法和多維标度法(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.
該智慧模型和多維标度分析獲得的模型基本上能互相印證而又各有特點。
Multidimensional scaling is a powerful tool for dimensionality reduction in the field of pattern recognition and data mining.
多維尺度分析是模式識别與數據挖掘領域一個有力的降維工具。
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;
圖論多維尺度分析的基本步驟可概括為:①對中心化基因頻率矩陣進行增強多維尺度分析;
The results of multidimensional scaling (MDS) in each season and sampling station indicate the strucrure of phytoplankton community is complicated.
對興凱湖浮遊植物通過多維尺度分析(MDS)來研究各季節、各采樣點之間浮遊植物群落關系。
Multidimensional scaling (MDS) is a data analysis technique that transforms proximity information into geometric information.
多維标度技術是一種把實體間相似性信息轉換成空間幾何信息的數據分析技術。
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 .
聚類分析和多維尺度分析将試驗材料大體上分為五類, 結果不僅顯示了組間不同品種的差異, 而且大體上區分了我國原生品種和外來品種。
多維标度(Multidimensional Scaling,MDS)是一種統計學方法,用于将高維數據投影到低維空間(如二維或三維),同時盡可能保留數據點之間的原始距離或相似性關系。該方法廣泛應用于心理學、市場研究、生物信息學等領域,幫助研究者通過可視化手段探索複雜數據集的内在結構。
MDS的核心是通過構造低維空間中的坐标點,使得這些點的歐氏距離與原始高維空間中的相似性矩陣高度匹配。例如,在市場調研中,消費者對不同産品的感知差異可通過MDS轉化為直觀的二維圖譜,便于企業分析産品定位。根據算法差異,MDS可分為:
MDS的數學模型通常通過最小化應力函數(Stress Function)實現,公式為: $$ Stress = sqrt{frac{sum{i<j} (d{ij} - hat{d}{ij})}{sum{i<j} d{ij}}} $$ 其中,$d{ij}$為原始距離,$hat{d}_{ij}$為低維空間中的距離。應力值越小,表示降維效果越接近原始數據結構。
根據《心理測量學雜志》(Journal of Psychometrics)的研究,MDS在認知地圖構建中展現出高解釋力,尤其在處理主觀感知數據時優于其他降維方法。此外,美國國家生物技術信息中心(NCBI)的案例表明,MDS可用于基因表達數據的聚類可視化,輔助生物标記物發現。
多維尺度法(Multidimensional Scaling,簡稱MDS,又稱“多維标度”)是一種将高維數據降維到低維空間的數據分析方法,其核心目标是通過低維空間中的點間距離反映原始數據的相似性或差異性。以下是詳細解釋:
MDS通過數學建模将高維對象(如消費者對品牌的感知)映射到低維空間(通常為二維或三維),同時盡量保持對象間的原始距離關系。例如,在市場營銷中,不同品牌在空間圖中的位置距離越近,表示消費者認為它們的相似性越高;反之則差異越大。
如需更深入的數學推導或案例,可參考權威百科(如搜狗百科)或技術博客(如CSDN)。
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