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假设我有一个 MDS 图,如下所示:

在此处输入图像描述

现在,假设 MDS 图中的所有内容看起来都完全相同(彩色点的位置没有改变)。但只有一件事发生了变化:x 轴(“第一维”):

1)如果 x 轴范围从 -200 到 100 (而不是目前的 -100 到 50),并且点之间的距离都相同,我们可以说信噪比更好吗(即组更好地分开)因为x轴限制更大?

2) 如果在一种情况下,x 轴解释了 25% 的变化,但在另一种情况下,x 轴解释了 75% 的变化,如果在两种情况下,点彼此之间的距离都相同,我们可以说在第二种情况下,S:N 比更好,因为这些点(样本)之间的距离可以用更多的变化来解释?

感谢您对这些问题提出您的想法!

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我不认为你可以这样解释轴。MDS只是一种将3维空间中分离的点扭曲为2维的方法。与其他约束方法(PCA 等)不同,您无法确定每个轴在 MDS 中的解释比例。相反,您会获得一个 R 统计量,当该 R 统计量超过 0.20 时,这意味着您的 MDS 不能很好地表示点。

抱歉,我无法提供更“数学”的答案。

于 2018-09-01T08:16:33.733 回答