对于初学者来说，公制和非公制 MDS 有什么区别？
What is the difference between metric and non-metric MDS for a beginner?
我对数据科学相当陌生，想用简单的语言（比如教你祖母）了解度量和非度量多维缩放之间的区别。
我已经用谷歌搜索了 2 天并观看了不同的视频，但我无法完全理解人们用来描述差异的一些术语，也许我缺乏一些基本知识，但我不知道哪个领域，所以如果你知道在处理这个主题之前我应该对什么有一个坚定的理解，我将不胜感激。这是我所知道的：
多维缩放是一种减少维度以便能够以更友好的方式可视化或表示数据的方法。我知道 MDS 有多种方式，如公制和非公制、PCA 和 FA（也许 FA 是 PCA 的一部分，我不确定）。
我尝试应用此示例的是一组显示不同城市和与这些城市相关的属性的数据。例如，1-7分（1分最低-7分最高），这是每个城市的分值和相应的属性。
**Clean** **Friendly** **Expensive** **Beautiful**
柏林------------ 4 -------------------- 2 ----------------------5------------------------6
日内瓦--------6 -------------------- 3-- ----------------------7------------------------7
巴黎------------ 3 ------------------ 4--------------------6------------------------7
巴塞罗那----- 2 ------------------ 6 ------ ------------------3------------------------4
我怎么知道我应该使用公制还是非公制 MDS。是否有一般的经验法则或简单的逻辑可以让我在不深入技术过程的情况下做出决定。
谢谢
好吧，我可能无法给你一个具体的答案，但一个简单的答案是度量 MDS 已经有距离形式的输入矩阵（即城市之间的实际距离），因此距离有意义在输入矩阵中并根据这些距离创建实际物理位置的地图。
在非公制 MDS 中，距离只是排名的表示（即高为 7 或低为 1），它们本身没有任何意义，但需要它们来创建地图使用欧几里德几何和地图，然后仅显示由地图上坐标之间的距离表示的排名相似性。
我对数据科学相当陌生，想用简单的语言（比如教你祖母）了解度量和非度量多维缩放之间的区别。
我已经用谷歌搜索了 2 天并观看了不同的视频，但我无法完全理解人们用来描述差异的一些术语，也许我缺乏一些基本知识，但我不知道哪个领域，所以如果你知道在处理这个主题之前我应该对什么有一个坚定的理解，我将不胜感激。这是我所知道的：
多维缩放是一种减少维度以便能够以更友好的方式可视化或表示数据的方法。我知道 MDS 有多种方式，如公制和非公制、PCA 和 FA（也许 FA 是 PCA 的一部分，我不确定）。
我尝试应用此示例的是一组显示不同城市和与这些城市相关的属性的数据。例如，1-7分（1分最低-7分最高），这是每个城市的分值和相应的属性。
**Clean** **Friendly** **Expensive** **Beautiful**
柏林------------ 4 -------------------- 2 ----------------------5------------------------6
日内瓦--------6 -------------------- 3-- ----------------------7------------------------7
巴黎------------ 3 ------------------ 4--------------------6------------------------7
巴塞罗那----- 2 ------------------ 6 ------ ------------------3------------------------4
我怎么知道我应该使用公制还是非公制 MDS。是否有一般的经验法则或简单的逻辑可以让我在不深入技术过程的情况下做出决定。
谢谢
好吧，我可能无法给你一个具体的答案，但一个简单的答案是度量 MDS 已经有距离形式的输入矩阵（即城市之间的实际距离），因此距离有意义在输入矩阵中并根据这些距离创建实际物理位置的地图。
在非公制 MDS 中，距离只是排名的表示（即高为 7 或低为 1），它们本身没有任何意义，但需要它们来创建地图使用欧几里德几何和地图，然后仅显示由地图上坐标之间的距离表示的排名相似性。