只知道n个客体之间的某种距离，而不清楚具体指标的情况。
多维标度法要将这些客体在低维空间展现出来，从而揭示n个客体的真实结构。
经典多维标度
[y, eigvals] = cmdscale(d)
%函数cmdscale产生两个输出，第一个Y是包含重构点的矩阵，
%第二个eigvals是被称为标量积矩阵（最简单的形式就是Y*Y’）的顺序特征值向量。
%这些特征值的相对大小表示了使用这些重构点再现原始距离矩阵D时，Y的相应各列的相对贡献。
Classical multidimensional scaling - MATLAB cmdscale - MathWorks 中国
非度量方法
% mdscale需要指定期望维数和重建输出配置的方法
% Mdscale的第二个输出是一个评价输出配置的值，它衡量了输出配置的距离与原始输入差异性的吻合程度
[Y,stress] = mdscale(dissimilarities,2,'criterion','metricstress');
Nonclassical multidimensional scaling - MATLAB mdscale - MathWorks 中国
标签：输出,cmdscale,矩阵,标度,mdscale,多维 From： https://www.cnblogs.com/cxy1114blog/p/18459147