Multidimensional Scaling Tool（多维标度工具）
Multidimensional Scaling Tool（多维标度工具）
多维标度 (MDS) 是一种基于方差分离单变量数据的方法。从概念上讲，MDS 可获取数据中描述的项目之间的差异或距离，并在项目之间生成映射。该映射中的维度数通常由分析师在生成之前提供。通常，方差最高的维度与数据中描述的最大距离相对应。映射解决方案依赖于单变量数据，因此映射维度的旋转和方向并不重要。MDS 使用的维度分析与”主要组件“工具类似。如需了解详情，请参阅 https://zh.wikipedia.org/wiki/多维标度。
此工具中实现了两种类型的 MDS：经典 MDS 和等距 MDS。经典 MDS 是一种简单快捷的方法。经典 MDS 的工作原理是通过减少给定的项目间距离与映射上的项目间笛卡尔距离之间的误差来生成映射。等距 MDS 稍微复杂一些。等距 MDS 是指，在得出经典 MDS 的映射后对其进行调整，以使项目对之间的映射距离与原始数据一样按最大到最小顺序排列的情况。当精确的距离单位不如项目对相距最远或最近的排名重要时，等距 MDS 非常有用。
经典 MDS 的一个应用示例是使用美国各城市之间的直线距离来绘制美国地图。等距 MDS 的一个应用示例是根据食物之间营养价值的相似或不同程度制作多维食物图表，其中距离的排名比特定的单位坐标更重要。这些方法通常用于市场调研环境中，以获取客户用于判断不同项目之间相似性的感知维度的数量和性质。
Gallery 工具
此工具不会随 Alteryx Designer 或 R 工具自动安装。要使用此工具，请从 Alteryx Analytics Gallery 下载。
连接输入
以下面两种方式之一配置的数据流：
3 列流，其中每个条目代表项目对名称及其差异。
MxM 矩阵，其中每列代表一个项目，每行代表一个项目，每个交集代表差异值。如需了解详情，请参阅 https://zh.wikipedia.org/wiki/距离矩阵。
配置工具
模型选项选项卡
使用模型选项选项卡配置您的模型。
Choose Input Type（选择输入类型）：选择使用 3 列成对方法还是距离矩阵方法输入差异信息。无论哪种情况，您都必须定义所有的对距离，否则系统会抛出错误。
Number of Dimensions to Output（待输出的维数）：选择数据和图输出中地图和数据将包含的维数。应使用报告中的特征值图考虑方差水平，以选择最佳维数。
Choose Multi-Dimensional Scaling Method（选择多维标度方法）：选择使用经典 MDS 算法或等距 MDS 算法。
绘图选项选项卡
使用绘图选项选项卡为输出绘图设置控件。
Comma separated list of dimensions to flip（要翻转的维度列表（以逗号分隔））：此列表中的任何数字都将是其项目坐标乘以 -1 的维度。MDS 算法会任意选择维度的极性，有时用户的输入也会对该算法有所帮助。例如，在根据城市间距离绘制美国地图时，方向可能会与已知情况相反。
Bar Plot of Eigenvalues（特征值条形图）：此复选标记决定特征值和解释是否包含在报告输出中。这有助于选择要保留在数据地图中的维数。条形图主要有助于了解附加维度何时会仅将噪声或虚假数据纳入地图。
Replace item names with numbers in graph for visibility?（用图表中的数字替换项目名称以提高可见度？）：地图可能包含太多项目，难以区分各个项目。此复选标记决定是否将所有项目名称转换为数字 ID（例如，“jack”、“jill”、“banana”……等，相对于 x1、x2、x3……x987、x988 等）。
图表选项卡
使用图表选项选项卡为图表输出设置控件。
图表大小：选择英寸或厘米来丈量图表大小。
图表分辨率：选择图表的分辨率（以每英寸点数为单位）：1x (96 dpi)；2x (192 dpi)；或 3x (288 dpi)。
较低的分辨创建相对较小的文件，最适合在显示器上查看。
更高的分辨率可以创建一个更大的文件，具有更好的打印质量。
基本字体大小（点）：选择图表中字体的大小。
查看输出
将“浏览”工具连接到每个输出锚点以查看结果。
D 锚点：（数据）包含每个项目的条目和每个维度的坐标值。
P 锚点：（图）包含具有工具配置中声明的图表设置的报告输出：（可选）表格和图表描述了每个维度的方差，并解释了什么是特征值。每个维度对的图（例如，{1,2};{1,3};{1,4};{2,3};{2,4};{3,4}），每个项目均由名称或（可选）数字标识符表示。