白话机器学习算法（八）MDS

MDS多维尺度分析，实际应用中我们可以得到两个对象的差异度，这个差异度是个人为定义的概念，比如说可以定义一个差异函数，非常灵活；

假设现在我们有N个对象，我们可以定义N方个距离，可以类似于邻接矩阵的样子，来表示两两之间的差异度；

现在为了可视化，或者其他用途，我们要找一个坐标系，把这N个点放到这个坐标系中，使得这N个点相互距离符合我们定义的那个差异函数，然后这就变成了一个最优化的问题，（损失函数最小的问题）。

总体来说，就是定义一个低维空间，比如原空间的两点距离是L，新空间的两点距离仍然是差不多的；

这个思想看起来很简单，却很实用！