A visualization method for cubic (one-way, three-mode) dissimilarity data is proposed. By using the framework of multidimensional scaling (MDS), the data are representated as points in a euclidean space. Two model to explain the data are proposed, and estimates are made by the alternating least squares method.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.