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학술저널

다차원 축적(Multidimensional Scaling) 에 대한 소고

On a note of Multidimensional Scaling (MDS)

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n×p 자료행렬이 n 대상 혹은 개체간의 비유사성 혹은 유사성으로 관측되었다고 가정하자. 다차원 축적은, 대개는 2,3차원인 p보다 작은 q-치원 공간상에서 n개의 점에 대한 형상을 찾는데 이용된다. 본소고는 다차원 축적의 두가지 방법인 고진적 축적과 순서적 축적을 알아보고자 한다.

Suppose that a data matrix(n×p) is observed the dissimilarity or similarity between every pair of n objects or individuals. Multidimensional scaling (MDS) is used to find a configuration of the n points with a q-dimensional space which is smaller than p-dimensional space, usally 2 or 3-dimension. This note is described two main method of multidimensional scaling procedures which are called classical scaling and ordinal scaling.

요 약

Abstract

1. 서론

2. 비유사성

3. 고전적축척(Classical Scaling, Metric Scaling

4. 순서적 축척

5. 사례분석

6. 참고문헌

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