本文關(guān)鍵詞：多維數(shù)據(jù)可視化方法研究

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【摘要】：多維數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是處理高維數(shù)據(jù)集合的有效手段,可視化技術(shù)將高維數(shù)據(jù)集合轉(zhuǎn)化為直觀的圖形信息進(jìn)行展示,用戶(hù)可以借助可視化結(jié)果分析高維數(shù)據(jù)集合,發(fā)現(xiàn)潛在的有用信息。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,高維數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜性不斷提高,現(xiàn)有的多維可視化技術(shù)在高維數(shù)據(jù)展示上已經(jīng)不能滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。因此,對(duì)多維可視化技術(shù)的研究具有重要意義。本文針對(duì)兩種多維可視化技術(shù),即平行坐標(biāo)可視化和散點(diǎn)圖可視化在高維數(shù)據(jù)展示上存在的不足進(jìn)行分析和改進(jìn),分別提出了對(duì)應(yīng)的改進(jìn)可視化方法,以加強(qiáng)高維數(shù)據(jù)可視化效果。本文主要研究?jī)?nèi)容如下：(1)研究了多維數(shù)據(jù)可視化技術(shù),并對(duì)平行坐標(biāo)可視化和散點(diǎn)圖可視化的基本原理和優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。(2)提出了一種基于維度重排和聚類(lèi)的平行坐標(biāo)可視化方法。該方法首先提出一種新的維度重排算法分析維度之間關(guān)系,優(yōu)化維度順序,并把這種維度重排算法和聚類(lèi)算法相結(jié)合進(jìn)行平行坐標(biāo)可視化。除此之外,針對(duì)原始可視化方法標(biāo)簽包含信息少的缺點(diǎn),該方法提出了新的標(biāo)簽顯示方法,采用維度之間相似性大小和維度名稱(chēng)作為新標(biāo)簽顯示。最后為了增強(qiáng)可視化結(jié)果的交互性,該方法融合了縮放技術(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該可視化方法能更好的展示數(shù)據(jù)信息和維度信息,滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)高維數(shù)據(jù)的理解需求,標(biāo)簽的改進(jìn)和交互技術(shù)的設(shè)計(jì)可以更方便用戶(hù)分析數(shù)據(jù)集合。(3)提出了一種基于抽樣的快速散點(diǎn)圖可視化方法。在該方法運(yùn)用了抽樣技術(shù),即使用抽樣技術(shù)選取代表性數(shù)據(jù)集,以此來(lái)進(jìn)行降維、聚類(lèi)處理,最后利用散點(diǎn)圖顯示結(jié)果。針對(duì)散點(diǎn)圖可視化效果單一的缺點(diǎn),該方法提出了多視圖協(xié)同可視化。最后為了優(yōu)化維度之間關(guān)系,提出了一種新的重排算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法縮短了可視化時(shí)間,效率得到了提高,而且可以多角度展示數(shù)據(jù)集合,同時(shí)可以對(duì)維度關(guān)系進(jìn)行分析,可視化效果更有效的幫助用戶(hù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集的理解。
【關(guān)鍵詞】：多維數(shù)據(jù)可視化 平行坐標(biāo)可視化 散點(diǎn)圖可視化 數(shù)據(jù)聚類(lèi) 維度重排 抽樣
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-16
• 1.1 課題背景與意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 平行坐標(biāo)可視化研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 散點(diǎn)圖可視化研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.4 文章結(jié)構(gòu)15-16
• 2 可視化技術(shù)16-23
• 2.1 可視化技術(shù)概述16-17
• 2.2 多維數(shù)據(jù)可視化技術(shù)17-18
• 2.3 平行坐標(biāo)可視化18-20
• 2.3.1 平行坐標(biāo)可視化概述18-19
• 2.3.2 平行坐標(biāo)可視化的優(yōu)缺點(diǎn)19-20
• 2.4 散點(diǎn)圖可視化20-22
• 2.4.1 散點(diǎn)圖可視化概述20-21
• 2.4.2 散點(diǎn)圖可視化的優(yōu)缺點(diǎn)21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 3 基于維度重排和聚類(lèi)的平行坐標(biāo)可視化方法23-39
• 3.1 引言23-24
• 3.2 相關(guān)技術(shù)介紹24-25
• 3.2.1 矩陣分解24-25
• 3.2.2 K均值聚類(lèi)25
• 3.3 基于維度重排和聚類(lèi)的平行坐標(biāo)可視化方法25-31
• 3.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理26-27
• 3.3.2 維度重排27-29
• 3.3.3 數(shù)據(jù)聚類(lèi)29
• 3.3.4 維度標(biāo)簽29-30
• 3.3.5 交互技術(shù)30-31
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析31-38
• 3.4.1 鳶尾花數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)效果31-35
• 3.4.2 肝數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)效果35-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 4 基于抽樣的快速散點(diǎn)圖可視化方法39-53
• 4.1 引言39-40
• 4.2 相關(guān)技術(shù)介紹40-41
• 4.2.1 主成分分析40
• 4.2.2 FCM聚類(lèi)40-41
• 4.3 基于抽樣的快速散點(diǎn)圖可視化方法41-47
• 4.3.1 抽樣處理42-43
• 4.3.2 數(shù)據(jù)降維43-44
• 4.3.3 數(shù)據(jù)聚類(lèi)44-45
• 4.3.4 生成散點(diǎn)圖45-46
• 4.3.5 多視圖協(xié)同可視化分析46-47
• 4.3.6 矩陣重排47
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析47-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 5 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 總結(jié)53-54
• 5.2 展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 作者簡(jiǎn)歷58-60
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集60

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