“多维尺度化”平台生成一组对象之间的邻近性图。该图可用于直观探索数据集内的结构。MDS 是一种多元方法，用于分析一组对象间的邻近性（相似性或距离），以较少的维将它们之间的关系进行可视化展现。MDS 适用于距离矩阵。MDS 图的坐标通过最小化 Stress 函数（实际邻近性和预测邻近性的差异）来获取。
距离一词可指一种物理距离（比如城市之间的距离）测度。更多情况下，距离只是一种客观评估而不是精确测量。邻近性可测量不同品牌产品之间的感知相似性、犯罪率相关性或样本国家/地区的经济相似性。距离还可称为邻近性或相似性（相异性）。若数据作为特性列表提供，则首先从特性列表入手构造距离矩阵。