85聚类分析是根据预设维度上数据间的相似性进行对象分组,多维标度分析在一定程度上是相反的过程。A. 正确B. 错误

本题考查聚类分析和多维标度分析的基本概念及两者之间的关系。解题思路是分别明确聚类分析和多维标度分析的定义和作用，然后对比判断它们是否是相反的过程。

• 聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，它的核心是根据数据对象在预设维度上的相似性，将数据对象划分为不同的组（簇）。也就是说，它是从高维的数据空间中，依据数据之间的相似程度，把相似的数据点聚集在一起，形成不同的类别。例如，在一个包含客户信息（如年龄、消费金额、购买频率等多个维度）的数据集中，聚类分析可以将具有相似消费行为的客户归为一类。
• 多维标度分析：多维标度分析（Multidimensional Scaling，MDS）的主要目的是将高维空间中的数据点映射到低维空间（通常是二维或三维），同时尽可能地保持数据点之间的相对距离关系。它是从已知的数据点之间的距离信息出发，去寻找一个合适的低维表示，使得在低维空间中数据点之间的距离与原始高维空间中的距离尽可能一致。例如，对于一组城市之间的距离数据，多维标度分析可以将这些城市在二维平面上进行展示，使得城市之间的相对位置关系与实际距离关系相符。
• 两者关系对比：聚类分析是从数据本身的特征出发，将数据分组；而多维标度分析是从数据点之间的距离关系出发，将数据降维展示。可以看出，聚类分析是在高维空间中进行分组操作，多维标度分析是将高维数据映射到低维空间，它们的过程和目的在一定程度上是相反的。