隨著可用計算資源和傳感設備數(shù)量的不斷增加,數(shù)據(jù)呈爆炸式增長,在數(shù)據(jù)量不斷增大的同時,數(shù)據(jù)的維度也越來越高,如何讓用戶可以快速的理解和分析大量的復雜高維數(shù)據(jù)是目前研究的熱點問題。數(shù)據(jù)可視化能夠以圖表的方式直觀的展現(xiàn)數(shù)據(jù),幫助用戶更好地進行數(shù)據(jù)分析,目前已有很多研究人員對高維數(shù)據(jù)可視化方向展開了研究。但是仍然存在一些問題:(1)現(xiàn)有平臺對高維數(shù)據(jù)的展示支持性較差,對海量高維數(shù)據(jù)通常直接展示,導致數(shù)據(jù)相互遮蓋,造成視覺混淆;(2)各可視化平臺多注重于提升可視化效果,而對分析人員理解數(shù)據(jù)特征、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量方面缺乏有效的引導;(3)可視化平臺的探索流程并不完善,不具備良好的通用性和交互性,門檻較高。以上這些問題亟待解決,因此本文對高維數(shù)據(jù)的可視化進行了深入的研究。本文主要研究內(nèi)容包括以下幾點:(1)在深入理解高維數(shù)據(jù)的特點和平行坐標可視化技術的基礎上,設計并實現(xiàn)了一種基于平行坐標的高維數(shù)據(jù)可視化方法。此方法中采用降維、邊捆綁以及可視化交互等技術對平行坐標進行優(yōu)化,并且針對可視化過程中視覺混淆的問題,提出了一種基于AGNES和K-means雙層聚類的邊捆綁算法,實驗結果表明,該算法比其他常用的邊捆...

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 可視化技術研究現(xiàn)狀
        1.2.2 可視化平臺研究現(xiàn)狀
        1.2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結
    1.3 研究內(nèi)容與論文工作
    1.4 碩士在讀期間主要工作
    1.5 論文組織結構
第二章 相關理論及技術研究
    2.1 數(shù)據(jù)可視化理論及技術簡介
        2.1.1 可視化及可視分析流程
        2.1.2 可視化分類
        2.1.3 可視化工具
    2.2 機器學習聚類算法
        2.2.1 K-means聚類算法
        2.2.2 AGNES聚類算法
    2.3 Web前端框架Vue.js
    2.4 本章小結
第三章 基于平行坐標的高維數(shù)據(jù)可視化方法研究
    3.1 平行坐標的應用及存在的問題
        3.1.1 平行坐標的應用
        3.1.2 平行坐標存在的問題
    3.2 視覺混淆解決算法
        3.2.1 數(shù)據(jù)簡化
        3.2.2 維度重排
        3.2.3 邊捆綁
    3.3 基于平行坐標的高維數(shù)據(jù)可視化方法
        3.3.1 基于主成分分析的多維屬性降維
        3.3.2 基于AGNES和K-means雙層聚類的邊捆綁算法
        3.3.3 可視化交互
    3.4 實驗結果及分析
        3.4.1 邊捆綁算法實驗結果對比
        3.4.2 高維數(shù)據(jù)可視化方法結果分析
    3.5 本章小結
第四章 探索式可視分析方法研究
    4.1 研究動機
    4.2 探索式可視分析方法
        4.2.1 方法總體設計
        4.2.2 屬性類型分析
        4.2.3 屬性特征分析
        4.2.4 屬性關系分析
    4.3 方法特點及應用
        4.3.1 方法特點分析
        4.3.2 方法的應用
    4.4 本章小結
第五章 可視化系統(tǒng)設計與實現(xiàn)
    5.1 需求分析
        5.1.1 系統(tǒng)業(yè)務需求
        5.1.2 系統(tǒng)功能需求
    5.2 系統(tǒng)總體設計
        5.2.1 系統(tǒng)總體架構設計
        5.2.2 系統(tǒng)功能流程設計
    5.3 核心功能模塊設計及實現(xiàn)
        5.3.1 數(shù)據(jù)導入模塊
        5.3.2 特征工程模塊
        5.3.3 探索式可視分析模塊
        5.3.4 高維數(shù)據(jù)可視化模塊
    5.4 本章小結
第六章 可視化系統(tǒng)部署與測試
    6.1 系統(tǒng)的部署
    6.2 典型集成測試
        6.2.1 數(shù)據(jù)導入模塊測試
        6.2.2 特征工程模塊測試
        6.2.3 探索式可視分析模塊測試
        6.2.4 高維數(shù)據(jù)可視化模塊測試
    6.3 測試結果分析
    6.4 本章小結
第七章 總結和展望
    7.1 工作總結
    7.2 研究展望
參考文獻
致謝
攻讀研究生期間發(fā)表的學術論文



本文編號：3874354