數據降維方法介紹：
第一種方法：多維尺度分析算法（一）
? 姓名：何源? ?學號：21011210073? 學院：通信工程學院
【嵌牛導讀】簡要介紹多維尺度分析算法概念（MDS）
【嵌牛鼻子】多維尺度分析算法
【嵌牛提問】多維尺度分析算法有哪些優(yōu)勢以及應用場景铺董？
【嵌牛正文】
多維尺度法是一種將多維空間的研究對象（樣本或變量）簡化到低維空間進行定位手负、分析和歸類锭硼，同時又保留對象間原始關系的數據分析方法掏呼。通過收集調查對象的相關數據隔披，該方法對收集到的數據進行度量泄鹏，獲得數據之間的相關性绕德，同時將高維數據轉化為二維或者三維殃姓，再進行擬合或者分析翔冀，從而得到數據之間的相似度并進行數據分類导街。
多維尺度分析算法最早應用于主觀心理度量分析，這是因為人類的心理偏好在很多情況下是無法直接描述和比較的纤子。例如：在選擇合適的交往對象時搬瑰，會考慮很多因素：年齡、樣貌控硼、性格泽论、學歷、身高卡乾、體重翼悴、生活習慣、宗教信仰等等。每個人的生活經歷以及對情感的看法不同鹦赎，以上這些因素對選擇結果的影響（權重）是不一樣的谍椅，甚至詢問當事人自己，也很可能得不到準確的結果古话，因為內心深處的想法與經過思想斗爭的想法往往南轅北轍雏吭，而多維尺度分析能夠幫助你了解他人和自己的內心真實想法。該算法也可以應用在市場營銷中陪踩，通過調查顧客在購買時選擇的品牌杖们、商品類型、商品價格等因素肩狂，從而判斷顧客的喜好以及品牌的選擇摘完，為下一階段的選品以及營銷提供數據支持。
利用該算法可以通過數據度量的方式傻谁，對用戶進行分類孝治，挖掘數據中存在的相關特性。該算法將多維數據轉化為二維或者三維圖形栅螟，更加直觀的看出研究對象或者關注內容之間的相關性荆秦，降低數據維度。
