python - scikit-learn 的 MDS 的正确输入是什么？

Question

我希望这是发布的正确位置-如果不是，我愿意更改为 SO。

无论如何，我使用 MDS 来帮助我找到数据集的二维表示。从本质上讲，这些是多年蛋白质数据中氨基酸残基的 pKa 值——其核心是相同比例的十进制数。有很多职位（~600 行），还有很多年（~12 列）。

我的问题是：MDS 的正确输入是数据矩阵（年与职位），还是我可以放入相关矩阵（年与年）？我问是因为 API 文档与书面描述冲突。

API文档说数据矩阵：http ://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.MDS.html#sklearn.manifold.MDS（即n_samples，n_features）。

书面描述说“输入相似度矩阵”：http ://scikit-learn.org/stable/modules/manifold.html

Answer 1

如果您传递dissimilarity='euclidean'给初始估计器（或默认情况下），它将采用数据矩阵并为您计算欧几里得距离矩阵。

如果你通过dissimilarity='precomputed'，它需要一个相异矩阵。

但是，文档确实对此并不十分清楚；我确信在X参数描述中添加简短注释并澄清这'euclidean'是默认设置（我必须检查源代码）的拉取请求将被接受。