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PCA和MDS降维的区别

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发表于 2017-1-26 16:44:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
大家一般想到降维,就自然想到一种方法PCA,其实还有一种方法MDS(multidimensional scaling),可以获得样本间的相似性的空间表达. 你们知道这两种方法的区别吗?

我们国内的很多人知道PCA,却很多人不知道MDS。PCA和MDS是相互对偶的两个方法。MDS就是理论上保持欧式距离的一个经典方法,MDS最早主要用于做数据的可视化。由于MDS得到的低维表示中心在原点,所以又可以说保持内积。也就是说,用低维空间中的内积近似高维空间中的距离。经典的MDS方法,高维空间中的距离一般用欧式距离。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_501162be0102v37l.html



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