Escalamiento multidimensional
El escalado multidimensional ( MDS ) es un medio para visualizar el nivel de similitud de los casos individuales de un conjunto de datos. MDS se utiliza para traducir "información sobre las 'distancias' por pares entre un conjunto de objetos o individuos" en una configuración de puntos mapeados en un espacio cartesiano abstracto . [1]
Más técnicamente, MDS se refiere a un conjunto de técnicas de ordenación relacionadas utilizadas en la visualización de información , en particular para mostrar la información contenida en una matriz de distancia . Es una forma de reducción de dimensionalidad no lineal .
Dada una matriz de distancia con las distancias entre cada par de objetos en un conjunto, y un número elegido de dimensiones, N , un algoritmo MDS coloca cada objeto en N - espacio dimensional (una representación de menor dimensión) tal que las distancias entre objetos se conservan lo mejor posible. Para N = 1, 2 y 3, los puntos resultantes se pueden visualizar en un diagrama de dispersión . [2]
James O. Ramsay de la Universidad McGill , quien también es considerado como el fundador del análisis funcional de datos [3] , realizó contribuciones teóricas centrales a MDS .
