다차원 척도법(Multidimensional Scaling, MDS)

 

다차원 척도법(Multidimensional Scaling, MDS)은 데이터의 상대적 거리 또는 유사성을 시각적으로 나타내는 통계적 기술입니다. 이 방법은 다차원 데이터를 저차원 공간(일반적으로 2D 또는 3D)으로 축소시킴으로써 데이터의 패턴, 구조, 또는 관계를 이해하기 쉽게 만듭니다. MDS는 데이터를 시각화하여 인과관계나 패턴을 파악하거나 데이터의 차원을 축소하는 데 사용됩니다.

MDS의 주요 목적은 다음과 같습니다:

1. 데이터 시각화: 다차원 데이터를 그래프나 플롯으로 시각화하여 데이터의 패턴을 이해합니다.

2. 구조 파악: 데이터 내의 숨겨진 구조나 패턴을 찾아내기 위해 데이터를 저차원으로 축소합니다.

3. 유사성 분석: 데이터 간의 상대적 유사성을 분석하고 시각적으로 비교합니다.

4. 클러스터링: 유사한 항목끼리 그룹화하거나 군집화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

5.시각적 패턴 분석: 다양한 데이터 소스로부터의 패턴 또는 관계를 시각적으로 파악하고 설명합니다.

MDS의 주요 두 가지 종류는 다음과 같습니다:

1. 기하학적 MDS (Geometric MDS): 이 방법은 데이터 간의 거리나 유사성을 공간 내에서 보존하려고 시도합니다. 이것은 데이터 포인트의 상대적 위치를 나타내는 공간에서 표현합니다.

2. 비기하학적 MDS (Non-Metric MDS): 이 방법은 기하학적 거리를 보존하지 않고 비기하학적 거리 또는 순위를 보존하려고 합니다. 이것은 유사성의 순서 또는 순위를 나타내는 데 사용됩니다.

MDS는 다양한 분야에서 활용되며, 데이터 분석, 사회과학, 심리학, 마케팅, 지리정보 시스템(GIS), 생물학, 및 머신러닝 분야에서 데이터를 시각화하고 이해하는 데 유용한 도구입니다.