পিসিএ এন তথ্য উপাত্তের ইগিজেনালাইসিস দ্বারা প্রভাবশালী মাত্রাগুলি তাদের নিজেরাই পয়েন্ট করে, যখন এমডিএস একটি জোড়াযুক্ত দূরত্বের ম্যাট্রিক্সের ডেটা পয়েন্টের ইজিজেনালাইসিস দ্বারা প্রভাবশালী মাত্রা নির্বাচন করে । এটি বিতরণে অভিন্নতা থেকে বিচ্যুতি হাইলাইট করার প্রভাব ফেলে। স্ট্রেস টেনসরের সাথে দূরত্বের ম্যাট্রিক্সকে সাদৃশ্য হিসাবে বিবেচনা করে, এমডিএসকে একটি "বল-নির্দেশিত" লেআউট অ্যালগরিদম হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে, যার কার্যকরকরণের জটিলতা O ( d N a ) যেখানে 3 < a ≤ 4 হয় । এন2ও (ঘএনএকটি)3 < a ≤ 4
ও (ঘএন2)ও (ঘএন⋅ লগ( এন) )2 ≤ d। 4সাধারণত পর্যবেক্ষণ করা রান-টাইমগুলি অন্যান্য মাত্রা-হ্রাস পদ্ধতির তুলনায় সাধারণত দীর্ঘ হয়। ফল প্রায়শই নিখুঁত ইগিজেনালাইসিসের চেয়ে দৃষ্টিগোচর হয় এবং বিতরণের উপর নির্ভর করে এমডিএস ফলাফলের চেয়ে প্রায়শই স্বজ্ঞাত হয়, যা টি-এসএনই দ্বারা রক্ষিত স্থানীয় কাঠামো ব্যয়ে বিশ্বব্যাপী কাঠামো সংরক্ষণ করে থাকে।
এমডিএস ইতিমধ্যে কার্নেল পিসিএর সরলকরণ, এবং বিকল্প কার্নেলের সাহায্যে এক্সটেনসিবল হওয়া উচিত, অন্যদিকে কার্নেল টি-এসএনই গিলব্রেক্ট, হামার, শুলজ, মোকবেল, লুয়েস এট আল দ্বারা কাজের ক্ষেত্রে বর্ণনা করেছেন। আমি এর সাথে ব্যবহারিকভাবে পরিচিত নই, তবে সম্ভবত অন্য কোনও উত্তরদাতা হতে পারে।
আমি প্রাসঙ্গিক লক্ষ্যগুলির ভিত্তিতে এমডিএস এবং টি-এসএনইয়ের মধ্যে নির্বাচন করার প্রবণতা রাখি। আমি যে কাঠামোটি হাইলাইট করতে আগ্রহী সেটির বর্ণনাকে ব্যাখ্যা করি, যে কোনও কাঠামোর বৃহত্তর ব্যাখ্যাযোগ্য শক্তি রয়েছে, এটি আমি ব্যবহার করি অ্যালগরিদম। এটি একটি প্রবণতা হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে, কারণ এটি গবেষক ডিগ্রি অফ-স্বাধীনতার একটি রূপ। কিন্তু বুদ্ধিমানের সাথে ব্যবহার করা স্বাধীনতা কোনও খারাপ জিনিস নয়।