MATLAB多维尺度分析(MDS)数据降维可视化工具

资 源 简 介

本项目提供基于多维尺度分析(MDS)的MATLAB工具，支持多种算法（经典度量/非度量MDS），能够处理通信网络及通用数据集的相似度矩阵分析，并实现2D/3D降维可视化。包含数据预处理与距离矩阵计算功能，适用于探索性数据分析和模式识别。

详 情 说 明

基于多维尺度分析(MDS)的通信数据降维可视化系统

项目介绍

本项目实现了一个基于多维尺度分析(MDS)的多功能数据降维与可视化系统。系统能够处理通信网络数据及其他领域数据集，通过计算样本间的相似度/不相似度矩阵，将高维数据有效地降维到2D或3D空间进行可视化展示。该系统集成了完整的MDS分析流程，包括数据预处理、距离计算、多维尺度变换和结果可视化，适用于通信网络拓扑分析、用户行为模式识别等多种应用场景。

功能特性

• 多算法支持：提供经典度量MDS和非度量MDS等多种算法实现
• 灵活输入支持：支持原始数据矩阵和直接输入相似度/不相似度矩阵
• 多格式兼容：支持.csv、.mat、.xlsx等多种数据文件格式
• 可配置参数：可设置目标维度数、距离度量方式等参数
• 高质量可视化：提供2D/3D交互式散点图展示，支持旋转、缩放、标注等操作
• 结果导出功能：支持可视化图片(PNG/JPG格式)和坐标数据(CSV格式)导出
• 质量评估：输出应力函数值，定量评估降维效果质量

使用方法

1. 数据准备：准备原始数据矩阵(m×n维)或相似度矩阵(m×m对称矩阵)
2. 参数设置：选择目标维度(2D或3D)、距离度量方式等参数
3. 运行分析：执行MDS降维计算，系统自动完成数据预处理和距离矩阵优化
4. 结果查看：在交互式可视化界面查看降维结果，分析数据分布模式
5. 结果导出：根据需要导出可视化图片或降维后的坐标数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上，处理大规模数据时建议16GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了从数据加载、参数配置到结果展示的完整工作流程。具体包括数据文件的读取与解析、距离矩阵的计算与优化选择、多维尺度分析的算法执行、降维质量评估以及交互式可视化界面的生成与管理。该文件作为系统的入口点，协调各功能模块协同工作，确保分析过程的连贯性和用户体验的完整性。