我试图理解多维缩放的步骤，方法是基于定心矩阵，我不明白他的确切作用是什么
您需要将每个x替换为x-x_mean
注。更好的方法是在Python中使用sklearn包- manifold.MDS()从这个包中-库将为您的多维缩放数据集自行完成所需的全部转换操作
多维度缩放在一系列增加的维度中计算一组坐标，因此您可以看到哪个数字占方差减少的主要步骤，它的维度，以及哪个可能更好地被认为是随机性，随机性在所有维度上传播，而少数维度占数据。定心取一个人的数据，使其有一个共同的方差和标准差，使其具有相同的权重。这种集中在多大程度上对数据生成过程有意义是一个微妙的问题，并且已经进行了广泛的讨论，特别是关于方差。方差均匀性可以按人或在多个测量的情况下，测量。关于平均定心的文章见https://en.wikipedia.org/wiki/Centering_matrix，关于MDS定心的文章见https://en.wikipedia.org/wiki/Multidimensional_scaling