图像降维之MDS特征抽取方法

作者:龚赛 编辑:龚赛 前 言 MDS,中文名叫“多维缩放”,是一种经典的降维方法,同时也是数据可视化的一种手段。最早起源于当我们仅能获得物体之间的相似性矩阵时,如何由此来重构它们的欧几里得坐标,如对一个国家的许多城市而言,假如我们不知道它们的经纬度信息,却知道所有城市两两之间的距离,就可以通过MDS方法重现它们的空间信息。MDS的基本思想很简单,要求原始空间中样本之间的距离在低维空间中得到保持。下面我们将对MDS的原理进行学习。 章节目录 准备知识 算法推导 算法步骤 实验 总结 01 准备知识 实对称矩阵的特征分解性质 任意的对称矩阵都有N个