La mise à l'échelle multidimensionnelle (MDS) est une visualisation des distances entre un ensemble d'objets et peut également être utilisée comme algorithme de réduction de dimensionnalité non supervisé. Il s’agit d’une méthode de réduction de dimensionnalité qui peut atténuer les données d’échantillon clairsemées et la difficulté de calcul de distance qui se produisent dans les situations de grande dimension.

Il s’agit d’une méthode de réduction de dimensionnalité linéaire. Contrairement à l'analyse en composantes principales et à l'analyse de réduction de dimensionnalité linéaire, l'objectif de la mise à l'échelle multidimensionnelle n'est pas de conserver la séparabilité maximale des données, mais d'accorder plus d'attention aux caractéristiques internes des données de grande dimension. Les algorithmes de mise à l'échelle multidimensionnelle se concentrent sur la préservation des informations de « similarité » dans un espace à haute dimension et, dans la résolution générale de problèmes, cette « similarité » est généralement définie à l'aide de la distance euclidienne.