假设我有一个MDS图,如下所示:
现在,说MDS图中的所有内容看起来完全相同(彩色点的位置不会改变)。但只有一件事发生了变化:x轴(“第一维”):
1)如果x轴限制从-200到100(而不是当前的-100到50),并且点都显示彼此相同的距离,我们可以说S:N比率更好(即组间分离得更好)因为x轴限制较大?
2)如果在一种情况下,x轴解释了25%的变化,但在另一种情况下,x轴解释了75%的变化,如果这两个点在两种情况下都显示相同的距离,我们可以说在第二种情况下,S:N比率更好,因为点(样本)之间的距离可以通过更多的变化来解释?
感谢您提出这些问题的想法!
我认为你不能像那样解释这些轴。 MDS只是一种将在三维空间中分离的点扭曲成二维的方法。您不能确定每个轴在MDS中解释的比例与其他约束方法(PCA等)不同。相反,您提供了R统计量,当R统计量超过0.20时,这意味着您的MDS很难表示之间的差异点。
对不起,我无法提供更“数学”的答案。