14.2 Ordenação com matrizes de distância

Reduzir espaços multivariados em poucas dimensões a partir de matrizes de distância é útil quando nossas variáveis não têm distribuição normal, que é uma das premissas da Análise de Componentes Principais (PCA) e outros métodos de ordenação paramétricos.

Se você parte de uma matriz de distância, pode fazer ordenações multivariadas com dados não normais ou mesmo dados categóricos e semi-quantitativos, desde que com eles você possa calcular uma matriz de distância.