多维标度法是一种维数缩减的方法，把高维的数据点映射到一个低维的流形上。它研究的基本问题是在仅知实体相似度（或相异度）时，如何在较低维的空间上得到一种结构，以表现实体间的真实结构。实践中，多维标度法常被用作一种探索数据结构的可视化方法，通常利用2D或3D的MDS 结果观察（投影后）点的分布和聚集来研究数据的性质。
使用R的统计学习实践（1）多维标度法（MDS）
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