【发布时间】：2017-03-23 03:43:36
【问题描述】：
我有一个 4 维空间中的点数据集（大小（n，4）的矩阵），并希望将其映射到 2 维空间，而不会丢失有关点之间的相对欧几里德距离的信息。我一直在尝试使用 MATLAB 的 cmdscale（或 mdscale）但没有成功。这些是正确的方法吗？
感谢您的帮助！
【问题讨论】：
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大小为 (n,4) 的矩阵是 2 维 - 一个长度为 N，一个长度为 4。您能否澄清您的问题，和/或提供一些示例？
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也许你应该使用 Johnson-Lindenstrauss 变换
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@Adiel 抱歉，我应该更好地解释自己。我有一个包含 n 个观察值的矩阵，每个观察值有 4 个特征。所以我的 (nx4) 矩阵中的每一行对应于 4 维空间中的一个点，每一列对应于各自的 x1、x2、x3 和 x4 坐标。
标签： matlab data-science dimensionality-reduction