↑: [[G検定に関する知識]] - データ間の「距離（類似度・非類似度）」を入力として、低次元空間に配置する次元削減手法 - 教師なし学習；可視化が主な目的 - 「都市間の距離表だけから地図を復元する」イメージ - PCAとの比較 - [[PCA]]：特徴量ベクトルを入力、分散を保存 - MDS：距離行列を入力、個体間の距離関係を保存 - 評価指標：ストレス（Stress）値が最小になるように配置を決定 - 類似手法：t-SNE、UMAPも距離ベースの次元削減 - 1952年トーガソン（Torgerson）が提案した次元削減・可視化手法 - cf. [[次元削減]], [[PCA]], [[t-SNE]]