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MDS 高维数据降维布局

概述

MDS(多维尺度分析,Multidimensional Scaling)是一种经典的降维算法。在 G6 中,MDS 布局通过构造节点间的距离矩阵,在二维空间中尽可能还原它们在高维空间中的相对距离。适用于展示节点之间相似度、距离或结构关系的图可视化场景。

使用场景

  • 数据降维可视化
  • 展示节点之间的距离关系

配置方式

const graph = new Graph({
layout: {
type: 'mds',
center: [300, 300],
linkDistance: 100,
},
});

配置项

配置项描述类型默认值必选
type布局类型mds-是
center圆形布局的中心位置[number,number][0,0]否
linkDistance边的理想长度(弹簧未受力时的长度)number50否

center

布局的中心点坐标,所有节点会围绕该点对称分布。

linkDistance

number Default: 50

节点之间的理想距离,越大则节点间距离越分散。

代码示例

createGraph(
{
autoFit: 'view',
data: {
nodes: Array.from({ length: 25 }, (_, i) => ({
id: `node-${i}`,
data: {
value: Math.random() * 100,
},
})),
edges: Array.from({ length: 20 }, (_, i) => ({
id: `edge-${i}`,
source: `node-${Math.floor(Math.random() * 25)}`,
target: `node-${Math.floor(Math.random() * 25)}`,
})),
}
node: {
style: {
labelText: (d) => d.id,
},
},
layout: {
type: 'mds',
nodeSize: 32,
linkDistance: 100,
},
behaviors: ['drag-element', 'drag-canvas', 'zoom-canvas'],
}
{ width: 600, height: 300 },
);