隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,人們每天都在接觸各種各樣的數(shù)據(jù)信息。據(jù)統(tǒng)計(jì),人類從外界獲取的信息約有80%以上都是來自視覺系統(tǒng),良好的可視化更能有效的幫助人們理解數(shù)據(jù)背后隱藏的信息,發(fā)掘出數(shù)據(jù)之間的規(guī)律。但隨著計(jì)算機(jī)行業(yè)高新技術(shù)的興起,數(shù)據(jù)模型也越來越復(fù)雜多變,因此需要將可視化技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合更高效的去處理數(shù)據(jù)。然而目前大多數(shù)的研究者都關(guān)注于機(jī)器學(xué)習(xí)算法本身的優(yōu)化,卻忽略了對算法輸出結(jié)果的可視化,無法直觀地看到算法的運(yùn)行過程。因此本文重點(diǎn)分析了與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相關(guān)的三個(gè)可視化領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,同時(shí)也對國內(nèi)外現(xiàn)有的數(shù)據(jù)可視化工具進(jìn)行了調(diào)研和對比,發(fā)現(xiàn)目前存在較少的機(jī)器學(xué)習(xí)可視化工具。針對以上問題,本文的具體研究工作如下:1.提出了一種基于Web的機(jī)器學(xué)習(xí)可視化方案;將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與Web前端D3.js可視化技術(shù)進(jìn)行結(jié)合,同時(shí)使用jQuery、JavaScript以及Bootstrap等Web前端技術(shù),對K近鄰算法（KNN）和支持向量機(jī)（SVM）算法進(jìn)行Web前端可視化開發(fā),并實(shí)現(xiàn)了Web前端界面實(shí)時(shí)調(diào)參的功能。2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Web的機(jī)器學(xué)習(xí)可視化系統(tǒng);給出了機(jī)器學(xué)習(xí)可視化系統(tǒng)的總體設(shè)... 

【文章來源】：浙江工商大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

拿破侖進(jìn)軍莫斯科的事件流圖

41.3.1網(wǎng)絡(luò)或空間數(shù)據(jù)可視化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可視化是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域內(nèi)最常見的研究領(lǐng)域，它可以通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)或者相連的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系有效的展示網(wǎng)絡(luò)中存在的模式關(guān)系，如何對網(wǎng)絡(luò)特性進(jìn)行可視化[15]也成了近些年研究的熱點(diǎn)。2011年，Gou等人在基于Voronoi圖填充[16]、矩形填充等樹可視化技術(shù)之上，提出了一種TreeNetViz網(wǎng)絡(luò)圖可視化技術(shù)，直觀有效的展示了圖結(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。在網(wǎng)絡(luò)或空間數(shù)據(jù)可視化中，聚類和分類也已經(jīng)被廣泛用于識(shí)別感興趣的領(lǐng)域。2014年，SeungJinLim[17]提出了一個(gè)可視化工具來增強(qiáng)支持向量機(jī)的實(shí)用性，它提供對每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到最佳超平面的距離測量的訪問，此外，還提供特征空間中距離值的分布，支持平移、縮放等交互功能，以此來提高SVM的性能。2015年，F(xiàn)elixBrodkorb[18]等人提出了一種基于時(shí)空圖和聚類的質(zhì)量流動(dòng)動(dòng)力學(xué)可視化分析方法[19]，并開發(fā)出一種基于圖形的方法，稱為MobilityGraphs。如圖1.2所示，它能夠在長時(shí)間序列的空間情境中實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)的時(shí)空變化的視覺表示。2018年，王文波等人提出利用可視化改進(jìn)異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的聚類分析[20]，使用經(jīng)典的聚類方法Rankclus，使得整個(gè)集群的聚類[21]計(jì)算過程對用戶來說是透明的，通過可視化結(jié)果，用戶可以根據(jù)需求調(diào)整算法參數(shù)，最后通過熱力圖和DOItree[22]兩種可視化技術(shù)來提高可視化質(zhì)量。圖1.2倫敦城市原始地圖圖像的移動(dòng)圖示例1.3.2時(shí)間序列可視化在時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化中，一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)就是在有限的顯示空間上呈現(xiàn)大型數(shù)據(jù)集并且不會(huì)過度繪圖。為了解決時(shí)空立方體面臨的數(shù)據(jù)集雜亂問題，2012年，Tominski[23]

5等人使用密度圖[24]與散點(diǎn)圖結(jié)合的方式對時(shí)空立方體進(jìn)行優(yōu)化，引入了堆積圖(stackgraph)，將二維與三維進(jìn)行融合，拓展了多維展示空間。在圖1.3時(shí)間序列可視化圖中，2015年，JamesWalker等人提出一種有效的方法[25]，當(dāng)屏幕分辨率與數(shù)據(jù)相比較小時(shí)，將數(shù)據(jù)點(diǎn)聚合成時(shí)間段，并創(chuàng)建多焦點(diǎn)縮放線圖的層次結(jié)構(gòu)。同年，YoshihiroOkada等人提出一種基于Web的Time-tunnel可視化方案[26]，它可以在Web瀏覽器中呈現(xiàn)時(shí)間序列多維數(shù)據(jù)的3D圖表，支持將圖表重疊在一起來查找多個(gè)數(shù)據(jù)之間的差異和相似之處，使用遺傳算法優(yōu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，然后將幾個(gè)數(shù)據(jù)圖表可視化為一組，此外，用戶還可以通過指定系統(tǒng)生成的URL與其他用戶共享可視化結(jié)果。2016年，PatrickM.J.Dubois等人提出一種用于頻繁模式挖掘的交互式可視化工具分析(icVAT)[27]，它使用無方向的圓形布局來顯示頻繁的圖案。此外，它還為用戶提供交互式功能，以明確顯示超集和訪問過的網(wǎng)頁集的子集之間的連接。圖1.3時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化示例1.3.3文本數(shù)據(jù)可視化文本信息是當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域內(nèi)最重要的信息類型之一，人們在日常生活中接觸最多的信息主要也是以文本形式存在的。在文本數(shù)據(jù)可視化中[28]，諸如實(shí)體提娶主題識(shí)別以及情感分析之類的文本可視化技術(shù)變得至關(guān)重要。因?yàn)楹Ａ啃畔⑹谷藗兲幚砗屠斫怆y度日益增大，傳統(tǒng)的文本分析技術(shù)提取的信息仍然無法滿足人們對信息的獲齲2008年，Hipp[29]等人提出一種基于層次化點(diǎn)排布的投影技術(shù)，將一維的文本內(nèi)容通過投影的形式投射到高維空間中，以此來展示文本中的聚類關(guān)系。2012年，Chevalier[30]等人提出

【參考文獻(xiàn)】：
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