在 R 中预测多维缩放 (MDS) 中的值答案

【问题标题】：Predict values in Multidimensional Scaling (MDS) in R在 R 中预测多维缩放 (MDS) 中的值
【发布时间】：2018-07-22 12:45:22
【问题描述】：

我正在尝试在 R 中使用多维缩放 (MDS)。我可以根据从训练集收到的值预测测试集上的新值吗？我正在寻找类似于我在 PCA 中所做的事情，例如：

prin_comp <- prcomp(pca.train, scale. = FALSE)
test.data <- predict(prin_comp, newdata = pca.test)

谢谢你，
一泰

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用MDS 作为三步流程中的第一步。

生成MDS 坐标
对生成的坐标应用传统的聚类算法
- 例如Kmeans 和 kmeans(x, K) 您需要提供 K=number of clusters
请注意，您可能希望通过以下方式对生成的集群进行一些度量 cross validation 以确保他们为您现有的数据提供良好的标签。
使用kmeans 簇为每个簇找到最近的质心/簇新数据
那么您需要做出决定（作为建模者）：您是否应用所选集群的mode 作为新数据的标签？这是最简单的解决方案 - 但还有其他方法。

【讨论】：

【解决方案2】：

除了你写的，我不能用predict函数根据训练模型的系数，用测试数据预测新的MDS值吗？

【讨论】：