algorithm - 将成对距离映射到二维空间的领域或算法类的名称是什么？

Question

我有一个 N 个对象之间成对距离的三角矩阵，如下所示。

有人可以指出 ML(无监督学习)中的领域，该领域将把这个成对距离矩阵映射到 2d 空间以进行可视化吗？

array([[    0.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.],
       [ 7186.,     0.,     0.,     0.,     0.,     0.],
       [ 8291.,  8402.,     0.,     0.,     0.,     0.],
       [ 8294.,  8396.,  5017.,     0.,     0.,     0.],
       [ 8173.,  8331.,  5345.,  4790.,     0.,     0.],
       [ 7738.,  7616.,  8795.,  8824.,  8682.,     0.]])

表达这一点的一种直观方式是想象这些人是人，而衡量标准是“友谊”。我如何找到人民中的派系？

Answer 1

有一个字段“Graph Drawing”，定义 ( on Wiki ) 为:

Graph drawing is an area of mathematics and computer science combining methods from geometric graph theory and information visualization to derive two-dimensional depictions of graphs arising from applications such as social network analysis, cartography, linguistics, and bioinformatics.

有一个名为“Multi-Dimensional Scaling”的特定问题，它试图找到距离与给定距离矩阵匹配的二维坐标。事实上，您不必将其作为优化来解决，您可以根据距离矩阵的特征向量直接快速地计算出最优解。

... 就像 MaxU 在之前的回答中所说的那样，寻找 clique 的问题表明聚类算法可能是最相关的。