mdscale
模多维标度
语法
Y = mdscale (D, p)
[Y,压力]= mdscale (D, p)
[Y、压力差异]= mdscale (D, p)
[…]= mdscale (D p '的名字”,价值)
描述
Y = mdscale (D, p)对象上执行非度量多维标度n——- - - - - -n不同的矩阵D,并返回Y，为n点(行)p维度(列)。点之间的欧式距离Y近似的一个单调变换对应的不同之处D。默认情况下,mdscale使用Kruskal的标准化应力标准。
您可以指定D作为一个完整的n——- - - - - -n矩阵，或在上三角形的形式，如被输出pdist。一个完全不同矩阵必须是实的和对称的，并且对角线上有0，其他地方都有非负元素。上三角形形式的异矩阵必须有实的、非负的项。mdscale对待南年代D，并忽略这些元素。正不接受。
您还可以指定D作为一个完整的相似矩阵，对角线上为1，其他所有元素都小于1。mdscale将相似矩阵转换为不同矩阵，使点之间的距离返回Y近似sqrt(一维)。要使用不同的转换，请在调用之前转换相似性mdscale。
[Y,压力]= mdscale (D, p)返回最小的应力，即。，应力取值为Y。
[Y、压力差异]= mdscale (D, p)返回视差，即异类的单调变换D。
[…]= mdscale (D p '的进一步细节指定一个或多个可选参数名称/值对的名字”,价值)mdscale。指定的名字在单引号。可用的参数
标准-拟合优度准则最小化。这也决定了缩放的类型，不管是非度量还是度量mdscale执行。非度量缩放的选择有:“压力”-按点间距离的平方和标准化的应力，也称为应力1。这是默认值。“sstress”-应力的平方，用点间距离的四次方和标准化。
度量缩放的选择有:
“metricstress”-应力，用不同点的平方和标准化。“metricsstress”-应力的平方，用差异的四次方和标准化。“马斯”——Sammon的非线性映射准则。根据此准则，非对角不相似度必须严格为正。“应变”-与经典多维标度中使用的标准等价。
权重大小相同的矩阵或向量D，包含非负的不同权值。的对应元素的贡献的权重D在计算和最小化应力方面。的元素D对应的零权值被有效地忽略。请注意
当您指定权重为一个完整的矩阵时，它的对角元素被忽略并且没有影响，因为对应的对角元素
D不要进入应力计算。开始-用于选择y点初始构型的方法，选项为“cmdscale”-使用经典的多维尺度解决方案。这是默认值。“cmdscale”当权重为零时无效。“随机”-从适当尺度的p维正态分布中随机选择位置，坐标不相关。一个n——- - - - - -
p初始位置的矩阵，其中n为矩阵的大小D和p输出矩阵的列数Y。在这种情况下，您可以传入[]为p和mdscale推断p从矩阵的第二个维度。还可以提供一个3-D数组，表示为的值“复制”从数组的第三维。
复制-重复缩放的次数，每次都有一个新的初始配置。默认值是1。选项-选择用于最小化拟合准则的迭代算法。传入创建的选项结构statset。例如,选择= statset (param1,val1,param2,val2,……);[…]= mdscale(…,“选项”,选择)
的选择
statset参数是“显示”-显示输出电平。的选择是“关闭”(默认),“通路”,“最后一次”。“麦克斯特”-允许的最大迭代次数。默认值是200。“TolFun”-应力准则及其梯度的终止公差。默认值是1的军医。“TolX”-配置位置步长终止公差。默认值是1的军医。
例子
负载麦片。热量蛋白质脂肪钠纤维…碳水化合物糖类;%从单个制造商取一个子集。X = X (strcmp (“K”, cellstr(有限公司)),:);创建一个不同矩阵。不同= pdist (X);%使用非度量缩放以2D重新创建数据，%并生成结果的Shepard图。[Y、压力差异]= mdscale (, 2);距离= pdist (Y); [dum,ord] = sortrows([disparities(:) dissimilarities(:)]); plot(dissimilarities,distances,'bo', ... dissimilarities(ord),disparities(ord),'r.-'); xlabel('Dissimilarities'); ylabel('Distances/Disparities') legend({'Distances' 'Disparities'},'Location','NW');
%对相同的不相似点进行度量缩放。图[Y，应力]=…差异mdscale(2 '标准',' metricsstress ');距离= pdist (Y);情节(不同的距离,“bo”,…[0马克斯(异同)],[0 max(异同)],' r . - ');包含(“相异”);ylabel(距离)
之前介绍过的R2006a
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