在数据科学领域，降维是处理高维数据的重要手段之一。今天就来聊聊两种经典的非线性降维方法：多维尺度变换（MDS） 和 Isomap 📊✨。

首先登场的是 MDS！它通过保持样本间的距离关系，在低维空间中重构数据分布。简单来说，MDS关注的是数据点之间的相似度或距离，比如欧氏距离。这种方法特别适合用于可视化高维数据，让复杂的数据关系变得直观易懂。🔍💡

接着是 Isomap，它的独特之处在于引入了流形学习的思想。不同于MDS直接计算欧氏距离，Isomap利用数据点的最短路径距离构建邻接图，从而更好地捕捉非线性结构。这使得它在处理具有弯曲形状的数据集时表现尤为出色，仿佛为数据披上了“弹性皮膜”。🌍🔄

两者各有千秋，选择哪种方法取决于具体应用场景哦！📊📈