差异矩阵中缺少值的多维缩放

Question

我有一个相异矩阵，我想使用sklearn.manifold.MDS函数执行多维缩放（MDS）。此矩阵中某些元素之间的差异没有意义，因此我想知道是否有一种方法可以在稀疏矩阵或缺少值的矩阵上运行MDS？根据这个问题，与0的相异性被认为是缺失值，但是我在官方文档中找不到此声明。值0的差异是否被解释为彼此非常接近的点？

任何有关基于稀疏相异矩阵获取我的高维数据集的低维表示的建议都将受到欢迎。谢谢！

Answer 1

感谢您对这个问题的提示！我查看了代码：要将非对角线上的零解释为缺失值，您需要使用使用 SMACOF 算法的 MDS 的非公制版本MDS(metric=False)。

我有同样的问题，直到现在我只看到在应用 MDS 之前对距离矩阵进行矩阵补全的替代方案。