ALSCAL 84.1

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ALSCAL 84.1

软件为多维尺度

ALSCAL进行公制或非度量多维标度的展开与个体差异“选项。它可以分析一个或多个矩阵的相异或相似数据。

分析表示欧氏空间中的点的行和列的数据矩阵。

如果行和列是相似的神器出山:www.shenqi73.com，他们的论点是紧密的行和列，而如果是不一样的，他们是相距甚远。

ALSCAL和给它一个尝试，看看它的所有有关！

下面是一些关键的功能“ALSCAL”：

ALSCAL进行度量和非度量分析：
·多维标度可以“公制”或“非度量”。公制缩放假定显示/相似性数据是定量 - 他们测得的时间间隔或比率的测量水平。非度量缩放假设数据是定性的 - 他们是在有序的测量。

ALSCAL分析一个或多个相异矩阵：
·ALSCAL可以分析一个或多个矩阵的显示/相似性数据。矩阵可以是长方形或正方形，对称或不对称的，有条件或无条件，并可能缺少的元素。该方案允许任何数量的矩阵，每个具有任意数目的行或列的分析。

ALSCAL并缩放和展开：
·ALSCAL可以分析数据的参考对象或事件的一组相同的（平的数据，其可以是对称或不对称的），或者是指两套不同的对象或事件（矩形数据）的行和列。
·当程序执行多维标度，构造一个欧氏空间具有点，它为每一个对象/事件数据是方形。
·当该数据是矩形的程序执行多维展开，构建具有在它的每一行和列的对象/事件点的欧几里得空间。在这两种情况下，显示/之间的相似性的对象/事件对应的点之间的距离。

ALSCAL做个体差异模型：
·ALSCAL可以分析数据中所包含的几个矩阵。随着几个矩阵ALSCAL可以进行复制或个体差异多维标度或展开。
·对于复制的缩放或展开的分析，构建了一个欧氏空间时的情况一样，只有一个数据矩阵。
·对于个体差异（加权）缩放或展开，在欧氏空间（如上述）表示的点的对象/事件，而在一个额外的个体差异空间权重向量的矩阵表示的。
·复制和加权多维标度，并展开分析，可能是公制或非测量。