multidimensional scaling(MDS)

yinzi225 2008-10-09 09:45:06

请问想使用MDS使物体拉直...要参考哪方面的资料...或具体的代码在vc6.0怎么实现...

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yinzi225 2008-10-09

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[Quote=引用 1 楼 sunhuanwen 的回复:]
你问错地方了。。。

你的照片是你的女朋友？

你的信誉度真差，

揭帖率25％......
怪不得没人回帖呢！
[/Quote]
你就没别的要说的么..

Wolf0403 2008-10-09

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。。成批斗会了。
lz 去专题开发图像处理或者 VC/MFC 的图像版问问？

sunhuanwen 2008-10-09

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你问错地方了。。。

你的照片是你的女朋友？

你的信誉度真差，

揭帖率25％......
怪不得没人回帖呢！

yinzi225 2008-10-09

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..麻烦各位给点议建啊..不胜感激...就是把.off 或.obj格式的三维模型(用opengl)读取出来..之后想把模型通过MDS拉直..有懂MDS的么还是用什么软件把物体可以拉直..

在模式识别中，我们会考虑到距离distance的问题，就是一个样本和另一个样本在空间中的距离。根据距离的大小来判断分类。那么，也存在这样的一类问题：我们只知道空间中的点（样本）的距离，那么怎么来重构这些点的相对位置呢？显然欧式距离是最直观的距离，那么我们就会想使用欧式距离来进行计算重构，我们还希望能够在不同维度上进行重构，比如2维或者3维。怎么做？有这么个解决方法叫做MDS 全称为 Mult

介绍多尺度变换基本原理

MDS的主要思想MDS的目的是降维。

流形学习（Manifold Learning）是机器学习中一大类算法的统称，而MDS就是其中非常经典的一种方法。多维标度法（Multidimensional Scaling）是一种在低维空间展示“距离”数据结构的多元数据分析技术，简称MDS。多维标度法解决的问题是：当n个对象（object）中各对对象之间的相似性（或距离）给定时，确定这些对象在低维空间中的表示，并使其尽可能与原先的相似性...

MDS（multidimensional scaling）算法介绍 1. 理论介绍 MDS与PCA一样，是一种有效的降维方式，其可获得样本间相似性的空间表达。MDS的原理可以简述为，利用样本的成对相似性，构建一个低维空间，使每对样本在高维空间的距离与在构建的低维空间中的样本相似性尽可能保持一致。 2. 技术实现 MDS算法，对于M类N个样本，首先产生一个距离集合：其中，xi-xj...

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