在差异矩阵中使用缺失值的多维缩放

Question

我有一个使用sklearn.manifold.MDS函数在其上执行多维缩放（MDS）的差异矩阵。矩阵中某些元素之间的不相似性没有意义，因此我想知道是否有方法在稀疏矩阵或缺失值的矩阵上运行MDS？ 根据this的问题，与0的不同点被认为是缺失值，但我在官方文档中找不到这个语句。与值0解释为非常接近的点不是相似点吗？

任何建议如何获得我的高维数据集基于稀疏相异矩阵的低维表示将受到欢迎。谢谢！

Answer 1

谢谢你对这个问题的暗示！我查看了代码： 对于非对角线上的零将被解释为缺失值，您需要使用MDS(metric=False)的SMACOF算法使用非公制版本的MDS。

我有同样的问题，直到现在，我只看到在应用MDS之前在距离矩阵上做matrix completion的替代方案。