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multi-dimensional scaling 被引用最多的參考手冊，包括各種變種和對數據的認識，事無巨細，這點很有價值。MDS 作為傳統降維方法隻能應付小高維，如今看來已經沒多少實用價值。其中 non-metric MDS 首先引入數值優化方法來計算 embedding，在曆史上可以算是開瞭非綫性降維方法的頭。
评分multi-dimensional scaling 被引用最多的參考手冊，包括各種變種和對數據的認識，事無巨細，這點很有價值。MDS 作為傳統降維方法隻能應付小高維，如今看來已經沒多少實用價值。其中 non-metric MDS 首先引入數值優化方法來計算 embedding，在曆史上可以算是開瞭非綫性降維方法的頭。
评分multi-dimensional scaling 被引用最多的參考手冊，包括各種變種和對數據的認識，事無巨細，這點很有價值。MDS 作為傳統降維方法隻能應付小高維，如今看來已經沒多少實用價值。其中 non-metric MDS 首先引入數值優化方法來計算 embedding，在曆史上可以算是開瞭非綫性降維方法的頭。
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