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A Survey on Multidimensional Scaling

机译：多维尺度调查

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This survey presents multidimensional scaling (MDS) methods and their applications in real world. MDS is an exploratory and multivariate data analysis technique becoming more and more popular. MDS is one of the multivariate data analysis techniques, which tries to represent the higher dimensional data into lower space. The input data for MDS analysis is measured by the dissimilarity or similarity of the objects under observation. Once the MDS technique is applied to the measured dissimilarity or similarity, MDS results in a spatial map. In the spatial map, the dissimilar objects are far apart while objects which are similar are placed close to each other. In this survey article, MDS is described in comprehensive fashion by explaining the basic notions of classicalMDS and how MDS can be helpful to analyze the multidimensional data. Later on, various special models based on MDS are described in a more mathematical way followed by comparisons of various MDS techniques.
机译：该调查介绍了多维缩放（MDS）方法及其在现实世界中的应用。 MDS是一种探索性和多元数据分析技术，变得越来越流行。 MDS是多元数据分析技术之一，它试图将较高维度的数据表示为较低的空间。用于MDS分析的输入数据是通过观察对象的相异性或相似性来衡量的。一旦将MDS技术应用于所测得的相似度或相似度，MDS就会生成空间图。在空间地图中，相异的对象相距很远，而相近的对象则彼此靠近。在这篇调查文章中，通过解释classicMDS的基本概念以及MDS如何帮助分析多维数据来全面描述MDS。稍后，将以更数学的方式描述基于MDS的各种特殊模型，然后对各种MDS技术进行比较。

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