Multidimensionale Skalierung (MDS) ist eine Visualisierung der Abstände zwischen einer Reihe von Objekten und kann auch als unüberwachter Algorithmus zur Dimensionsreduzierung verwendet werden. Es handelt sich um eine Methode zur Dimensionsreduzierung, die die spärlichen Beispieldaten und die Schwierigkeiten bei der Entfernungsberechnung, die in hochdimensionalen Situationen auftreten, lindern kann.

Es handelt sich um eine Methode zur linearen Dimensionsreduzierung. Anders als bei der Hauptkomponentenanalyse und der linearen Dimensionsreduktionsanalyse besteht das Ziel der mehrdimensionalen Skalierung nicht darin, die maximale Trennbarkeit der Daten beizubehalten, sondern den internen Merkmalen der hochdimensionalen Daten mehr Aufmerksamkeit zu schenken. Bei mehrdimensionalen Skalierungsalgorithmen liegt der Schwerpunkt auf der Erhaltung der „Ähnlichkeits“-Informationen im hochdimensionalen Raum. Bei der allgemeinen Problemlösung wird diese „Ähnlichkeit“ normalerweise mithilfe der euklidischen Distanz definiert.