Escalamiento Multidimensional (MDS)

El multidimensional scaling (MDS, Escalamiento Multidimensional) es un método de análisis de una matriz de proximidad (similaridad o disimilaridad) establecida sobre un conjunto de individuos. El MDS tiene como objetivo modelizar las proximidades entre los individuos de tal modo que pueda representarlos lo más exactamente posible en un espacio de baja dimensión (generalmente 2 dimensiones). Existen diferentes algoritmos de MDS: XLSTAT utiliza el algoritmo SMACOF (Scaling by MAjorizing a COnvex Function).

Utilice el multidimensional scaling para representar, en un espacio de baja dimensión, individuos para los cuales solo una matriz de similaridad o de disimilaridad está disponible.