たじげんしゃくどこうせいほう

多次元尺度構成法 (MDS)

MDS = Multidimensional Scaling

多次元尺度構成法は、高次元データのサンプル間の距離関係を低次元に再現し、視覚化する次元削減手法です。距離の維持を重視し、データの構造を直感的に理解するのに役立ちます。

詳しい説明

多次元尺度構成法は、高次元データのサンプル間の距離を低次元空間上に再現する次元削減手法です。多次元のデータを2次元や3次元に配置し、人間が視覚的にデータ構造を把握できるようにします。

データ間の類似度や非類似度を維持したまま圧縮するため、データの全体的な位置関係やクラスターを視覚化するのに適しています。主成分分析（PCA）とは異なり、分散を最大化するのではなく、距離関係の維持を重視します。

G検定では、次元削減手法の1つとして問われます。可視化を目的とする場合に有効であることと、距離行列を入力として用いる点が特徴です。データの特徴抽出や構造解析の文脈で登場します。