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多维标度

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多维标度（，缩写：MDS），又译多维尺度，又称相似度结构分析（-- ），属于多重变量分析的方法之一，是社会学、数量心理学、市场营销等统计实证分析的常用方法。目的. 多维标度是一个探索性的过程方法应用领域. 用于评判和感知：相似（度）矩阵. 例如，10个对象，2维空间，坐标个数则为10×2=20，“相似度”的个数为C102=45，数据压缩系数=相似度的个数÷坐标个数=45÷20=2.25（数据压缩系数要大于等于2才可接受，否则不能做多维标度分析）间接（数据）采集方法. 完全排序法. Cn2对“相似度”进行排序，最相似的一对得到序数1，最不相似的一对得到序数Cn2 评级法（Rating）. 与“完全排序法”不同的是，虽然最相似的一对得到序数1，但是可以有多于一对得到相同的序数，最不相似的一对也不一定会依序得到Cn2 各种多维标度. 加权多维标度. 对各维度进行不同的加权

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