为什么我的sklearn MDS (多维缩放)可视化显示得如此缺乏信息(完美的圆形和圆形)？

sklearn MDS（多维缩放）是一种用于降维和可视化高维数据的算法。它通过计算数据点之间的距离矩阵，并将其映射到低维空间中，以便在二维或三维平面上进行可视化展示。

然而，如果你的sklearn MDS可视化显示得缺乏信息，可能有以下几个原因：

1. 数据问题：首先，检查你的数据是否具有足够的信息量。如果数据本身就是高度线性相关的，那么在降维后可能会导致信息丢失。此外，如果数据中存在噪声或异常值，也会影响可视化结果的准确性。
2. 参数设置：sklearn MDS算法有一些参数可以调整，例如距离度量方法、维度数目等。尝试调整这些参数，以获得更好的可视化效果。可以尝试使用不同的距离度量方法（如欧氏距离、曼哈顿距离等）来计算距离矩阵，或者尝试使用不同的维度数目进行降维。
3. 可视化工具选择：sklearn MDS只是一种降维算法，它生成的是低维数据点的坐标。如何将这些坐标可视化是另一个问题。你可以尝试使用不同的可视化工具或库，如matplotlib、seaborn等，来绘制更具信息量的图形。

总结起来，如果你的sklearn MDS可视化显示得缺乏信息，你可以检查数据质量、调整算法参数、尝试不同的可视化工具，以获得更好的结果。同时，也可以考虑使用其他降维算法或可视化方法来解决问题。