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数据降维方法介绍(一)

数据降维方法介绍(一)

作者: 科技小白不能再白了 | 来源:发表于2022-03-18 10:01 被阅读0次

数据降维方法介绍:

第一种方法:多维尺度分析算法(一)

  姓名:何源   学号:21011210073  学院:通信工程学院

【嵌牛导读】简要介绍多维尺度分析算法概念(MDS)

【嵌牛鼻子】多维尺度分析算法

【嵌牛提问】多维尺度分析算法有哪些优势以及应用场景?

【嵌牛正文】

多维尺度法是一种将多维空间的研究对象(样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和归类,同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。通过收集调查对象的相关数据,该方法对收集到的数据进行度量,获得数据之间的相关性,同时将高维数据转化为二维或者三维,再进行拟合或者分析,从而得到数据之间的相似度并进行数据分类。

多维尺度分析算法最早应用于主观心理度量分析,这是因为人类的心理偏好在很多情况下是无法直接描述和比较的。例如:在选择合适的交往对象时,会考虑很多因素:年龄、样貌、性格、学历、身高、体重、生活习惯、宗教信仰等等。每个人的生活经历以及对情感的看法不同,以上这些因素对选择结果的影响(权重)是不一样的,甚至询问当事人自己,也很可能得不到准确的结果,因为内心深处的想法与经过思想斗争的想法往往南辕北辙,而多维尺度分析能够帮助你了解他人和自己的内心真实想法。该算法也可以应用在市场营销中,通过调查顾客在购买时选择的品牌、商品类型、商品价格等因素,从而判断顾客的喜好以及品牌的选择,为下一阶段的选品以及营销提供数据支持。

利用该算法可以通过数据度量的方式,对用户进行分类,挖掘数据中存在的相关特性。该算法将多维数据转化为二维或者三维图形,更加直观的看出研究对象或者关注内容之间的相关性,降低数据维度。

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