このスクリプトは、SAS統合を介して、または別のWebサイトに接続して多次元スケーリングを実行するためのダイアログを作成します。 Rプロジェクト MDSはユークリッドで座標を生成する次元縮小法です。
全距離/非類似度の構造を最もよく表すスペース（通常は2D、3D）
マトリックス。MDSは、入力が対称非類似行列であることを要求します。 このアプリケーションへの入力
対称の非類似度行列または非類似度行列の形式のデータである可能性があります。
入力データに基づいて計算できます。
入力データテーブル
注：このスクリプトは、インポート中に列名にSAS変数ラベルを使用するというSAS設定が設定されていることを前提としています。そうでなければ、変数名が見つからないというエラーを受け取ることがあります。
これを参照ブログ詳細については、アドインのホームフォルダにあるReadMe_MDSAddin.txtをインストールしてください。
ダイアログスクリーンキャプチャ：
結果画面キャプチャー：
MDSの要約はさまざまな次元に適合します。 ポイントを選択すると、結果がボタン選択によって表示されます。
二次元の結果、例えば、表情を判断することと異なる刺激／シナリオとの間の関係の二次元に最もよく適合する表情データなど。
さらなる詳細：
データがまだ非類似度行列でない場合は、計算することができます（そしてオプションで生成されます）。
詳細は、SASまたはRの資料に記載されています。
SASと統合する場合はPROC DISTANCEを使用します。
Rの場合：
Gクラスタパッケージのdaisy（）関数を使ってGowerが生成されます。
他のものはすべてR statsパッケージのdist（）関数で計算されます。
データが対称非類似行列の形になると、MDSは2つの異なる行列を使用してRで計算できます。
Rの機能（詳細はRのドキュメントにあります）：
古典的なMDSはR statsパッケージのcmdscale（）関数で計算されます。
クラスカルの非計量MDSは、R MASSパッケージのisoMDS（）関数を使用して計算されます。
SASでは、PROC MDSが使用されており、MDSアルゴリズムのオプションとスタイルが増えています。
Rの場合：このアプリケーションに必要なすべてのパッケージは、基本的なRプロジェクトのインストールに含まれています。
SASの場合：SAS / STATコンポーネントが必要です。
JSLスクリプトを使用していくつかのオプション/機能が実行されます。
- データとパラメータを入力するためのMDSダイアログの作成。
- Rの場合：Rの距離行列計算の前に要求された場合、数値変数の標準化。
これは、列の平均を引き、それを列の標準偏差で割ることになります。
- 距離行列をJMPデータテーブルに出力します。
- MDSの結果を調査するための動的プロット。
