다차원척도법 (MDS - MultiDimensional Scaling)
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작성일 21-04-06 17:28
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비율척도모형은 구간척도모형에서 로 두면 된…(To be continued )
다차원척도법 (MDS - MultiDimensional Scaling)
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다. 절대척도(), 구간척도(), 순서척도() 여기에서 는 측정(測定) 및 k-차원 공간근사에 따른 왜곡오차이며 f(ㆍ)는 단조함수이다. 절대척도란 측정(測定) 거리값(크기)을 그대로 받아들이는 경우이다.
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설명
다차원척도법 (MDS - MultiDimensional Scaling)의 정의와 종류, 계량형 다차원척도법의 단계(Torgerson 알고리즘), 비계량형 다차원척도법의 단계(Kruskal-Shepard 알고리즘)에 대해서 정리한 자료입니다.다차원척도법에대하여[1] , 다차원척도법 (MDS - MultiDimensional Scaling)공학기술레포트 ,
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다차원척도법에대하여[1]
다차원척도법 (MDS - MultiDimensional Scaling)의 정의와 종류, 계량형 다차원척도법의 단계(Torgerson 알고리즘), 비계량형 다차원척도법의 단계(Kruskal-Shepard 알고리즘)에 마주향하여 정리(arrangement)한 자료(data)입니다.
Ⅱ. 종류
(1) 비유사행렬 D를 구성하는 개체간의 비유사성 의 측정(測定) 척도(measurement scaling)에 따라
① 계량형 다차원척도법(metric MDS) : 개체간의 실제 측정(測定) 거리 값이나 유클리드(Euclidean distance)를 나타냄 ⇒ 절대척도, 구간척도
② 비계량형 다차원척도법(non-metric MDS) : 거리의 크기 순서 ⇒ 순서척도
※ 참 고 : 의 관계를 다음과 같이 나타냈다.
Ⅰ. 定義(정의)
Ⅱ. 종류
Ⅲ. 公式 유도
Ⅳ. 계량형 다차원척도법의 단계(Torgerson 알고리즘)
Ⅴ. 비계량형 다차원척도법의 단계(Kruskal-Shepard 알고리즘)
Ⅰ. 定義(정의)
: 다차원상의 개체(Objects)간의 거리를 나타내는 reference(자료)로부터 그들의 비유사성(Dissimilarity)을 저차원의 공간에 기하학적으로 나타내려는 다변량 그래프적인 기법이다.
