多次元スケーリング (MDS) は、一連のオブジェクト間の距離を視覚的に表現したもので、教師なし次元削減アルゴリズムとしても使用できます。これは、高次元の状況で発生するサンプルデータの疎さや距離計算の困難さを軽減できる次元削減手法です。

これは、線形次元削減手法です。主成分分析手法や線形次元削減分析手法とは異なり、多次元スケーリングの目的は、データの分離性を最大限に維持することではなく、データの内部特性にさらに注意を払うことです。 -次元データ。多次元スケーリング アルゴリズムは、高次元空間での「類似性」情報の保持に焦点を当てており、一般的な問題解決プロセスでは、この「類似性」は通常、ユークリッド距離によって定義されます。