MDS

MDS (Multidimensional Scaling)는 다차원 수치 데이터를 시각화하는 기법 중 하나로, 고차원 공간에서 점들 간의 거리 또는 유사성을 기반으로 낮은 차원(주로 2차원 또는 3차원)으로 데이터를 배치하는 방법입니다. MDS는 데이터 간의 상대적 거리를 유지하면서 시각적인 형태로 나타내는 것을 목표로 하며, 주로 군집 분석, 패턴 발견, 데이터 시각화 등의 분야에서 활용됩니다. MDS는 두 가지 주요 유형으로 나뉘어지는데, 하나는 거리 기반 MDS (Metric MDS)로, 정확한 거리 정보를 사용하여 데이터를 배치하고, 다른 하나는 비거리 기반 MDS (Non-metric MDS)로, 순서 정보만을 사용하여 데이터의 상대적 위치를 결정합니다. 이 방법은 다양한 유형의 데이터에 적용될 수 있으며, 예를 들어 설문조사 결과, 소비자 행동 데이터, 생물 다양성 데이터 등에서 유용하게 사용됩니다. MDS는 또한 고차원 데이터의 패턴을 이해하고 분석하는 데 도움을 줍니다.