Multidimensional Scaling (MDS) Le multidimensional scaling (MDS) est une méthode d'analyse d'une matrice de proximité (similarité ou dissimilarité) établie sur un ensemble d'individus. Le MDS a pour objectif de modéliser les proximités entre les individus de façon à pouvoir les représenter le plus fidèlement possible dans un espace de faible dimension (généralement 2 dimensions). Il existe différents algorithmes de MDS : XLSTAT utilise l'algorithme SMACOF (Scaling by MAjorizing a COnvex Function). Utilisez le multidimensional scaling (ou positionnement multidimensionnel) pour représenter dans un espace de faible dimension des individus pour lesquels seule une matrice de similarité ou de dissimilarité est disponible.

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