MDS总结
MDS求解方法： 1 最优化成本函数 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逼近，使得||D-Z||最小 详情 ：点击打开链接 2 矩阵 也可以利用內积来求的低维映射。前者在样本较多时容易陷入局部最优，后者较稳定，但在样本不多时，效果比前者要差。详情 ：点击打开链接 2链接中的部分注解
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