MDS算法

转自：https://blog.csdn.net/zhangweiguo_717/article/details/69663452 非常传统的降维的方法，以距离为标准，将高维坐标中的点投影到低维坐标中，保持彼此之间的相对距离变化最小，更新的方法是T-SNE，基于分布概率变化最小进行投影。 假定原始高维数据样本的距离矩阵为D，则在低维下的距离矩阵为Z，我们可以用优化算法选取初始点，用梯度下降法求最佳

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