基于平行坐标的可视化多维数据挖掘的研究
可视化数据挖掘工具的设计与实现
ｕｅ Ｓ ｓｒ ｃｎｓｅｔ ｈｌ ｄｔ ｓｔ ａｄａａ ｓ ｅｄｓ ｂｔ ｎｏ ｅｓｍ ｔ ｂ ｔ ｖｌ ｆ ａｈｏｊｃ ａｄｒｌｉｎｈｐ ｒ， Ｏｕｅｓ ａ ｅ ｅｗ ｏｅ ａａ ｅ， ｎ ｌ ｅｔ ｉｒ ｕｉ ｆ ｈ ａ ｅａ ｒ ｕｅ ａ ｅｏ ｃ ｂｅｔ ｎ ｅ ｔ ｓｉ ｈ ｎ ｙ ｈ ｔ ｉ ｏ ｔ ｔ ｉ ｕ ｅ ａｏ
孟 海 东 蔺 志 举 徐 贯 东 ， ，
（． １ 内蒙 古科 技 大 学信 息工 程 学 院 ， 蒙 古 包 头 ０ ４ １ ； 内 １００
２ 维 多 利 亚 大学 工程 与 科 学 学 院 应 用信 息 技 术 研 究所 ， 大利 亚 墨 尔 本 ３２ ） ． 澳 ０ ９
摘要 ： 了在 海量数据 中把有 用的数据提取 给用户进行分析 ， 为 通过 对数据 可视 化和 聚类分析 的深入研 究 ， 可视化技 术 将
与数 据 挖 掘技 术 两 者 结 合起 来 ， Ｊｖ 在 ａａ平 台下 开发 一 个 可视 化 的数 据挖 掘 系统 ， 数 据 挖 掘 的 结 果 以 ３ 把 Ｄ散 点 图 、 行 坐 平 标 图 的方 式 显 示 给 用 户 ， 用 户 能 够 直观 地 看 到 数 据 集 的 全 貌 及 分 析 各 对 象 同一 属 性 值 的 分 布 和 各 属 性 之 间 的 关 系， 使
数据挖掘与可视化分析
数据挖掘与可视化分析数据挖掘和可视化分析是在现代社会中越来越重要的工具。
无论是商业、医疗、教育、科学研究，还是政府，都需要数据挖掘和可视化分析来更好地发挥他们的作用。
在这篇文章中，我将会探讨数据挖掘和可视化分析的定义、应用以及未来的发展。
第一部分：数据挖掘与可视化分析的定义数据挖掘是通过大数据集和计算技术来发现未知模式和关系的自动化过程。
它通常用于预测、分类、聚类和关联规则等数据分析任务，以便帮助人们更好地理解和利用数据。
在数据挖掘中，常用的技术包括聚类、决策树、神经网络、随机森林等。
而可视化分析则是在数据处理的基础上，通过图表、视觉呈现等方式来展示数据的过程。
可视化分析的目的是通过可视化的方式让人们更加直观地理解数据信息。
目前，可视化的技术越来越成熟，包括词云图、散点图、柱状图、地图、网络图等等。
数据挖掘与可视化分析本质上是相互依存的，既有数据挖掘算法的支持，也有可视化的图表展现。
现在，越来越多的数据分析平台将二者结合起来，并提供了全能的数据分析解决方案。
第二部分：数据挖掘与可视化分析的应用商业领域是最常用数据挖掘和可视化分析的领域之一。
商业数据包括销售数据、用户行为数据、交易数据等等。
如何从这些数据中发现规律、优化产品、提高转化率，是商业界的热点和难点问题之一。
数据挖掘和可视化分析的应用可以帮助商业界更好地解决这些问题。
医疗领域也是一个重要的应用领域。
如何从严重的医疗问题中找到规律并提高成人的存活率是医疗界的一个主要问题。
数据挖掘和可视化分析可以使医疗专业人员更快地理解大量的数据，并从中发现规律，进而为治疗方案做出最佳的决策。
教育领域也是数据挖掘和可视化分析的一个重要领域。
通过这些技术，我们可以更好地了解学生的学习表现、偏好、成绩和教育历程等信息，并在此基础上帮助学生更好地学习和成长，同时帮助教师更好地管理和安排学生。
科学研究也是一个非常重要的应用领域。
科学家们经常遇到大量的数据，并需要从中提取有用的信息。
基于平行坐标轴的BP网络可视化技术探析
Ａｂｓｒ ｃ ：ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｌｕ ｔａｅ ｔ ｅｔａｎ ｎ ａ ｌ ｓｏ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｎ ｅ ｅ ｌｔ ｅ ｐ ｔ ｎ ｉｌｌｗ ， ｔ ａ ｔ Ｉ ｒ ｅ ｏ ｉｌ ｓｒ ｔ ｈ ｒ ｉ ｉ ｇ ｓ ｍｐ ｅ ｆＢＰ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ａ ｄ ｒ ｖ ａ ｈ ｏｅ ｔ ａ ａ
基 于平行 坐 标轴 的 Ｂ Ｐ网络 可 视 化 技 术 探 析
赵 敬
（ 山东 女 子 学 院 文 化 艺 术 学 院 ， 东 济 南 ２ ００ ） 山 ５ ０ ２ 摘 要 ： 于 平 行坐 标 轴 的 Ｂ 基 Ｐ网 络 可 视化 技 术 能够 将 Ｂ Ｐ网络 的 多 维 训 练 样 本 以 合 理 、 读 的 方 式 展 现 出来 ， 易 并 揭 示其 中 的潜 在 规 律 。根 据 Ｂ Ｐ网络 中的输 人 节 点 ， 出 节 点 信 息 构 造 相 应 的 平 行 坐 标 轴 ， 合 聚 类 方 法 和 颜 输 结
０ 引 言
Ｂ （ ａｋＰｏ ａａｏ ） 经 网络 是 神 经 网络 的 Ｐ Ｂ ｃ ｒ ｇｔ ｎ 神 ｐ ｉ
精华 部分 ， 自产生 以来 ， 被广 泛 地 应用 于模 式 识 别 、
样 本具 有维数 多 、 据量 大 的特 点 ， 统 的表格等显 数 传
示 方法 已经不 能满 足 实 际需 求 ， 以有 效发 掘 信息 难
ｃｕｔｒ ｃ ｌｒ ｌ ｓｅ ｓ’ ｏｏ ｓ，ｓｚ ｉｅ，ｄ ｎ ｉｙ ａ ｔｅ ｅ ｔｒ ｓ ａ ｅ ｕ ｅ ｏ ｉ ｒ ｖ ｈ ａ ａ ｌｌｃ ｏ ｄ ｎ ｔｓｔ ｒａ ｅ ｅ ｓｔ ｎｄ ｏｈ ｒｆａｕ ｅ ｒ ｓ ｄ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｐ ｒ ｌ ｏ ｒ ｉ ａｅ ｏ ｃ ｅ ｔ ｅ
空间信息可视化关键技术研究以25维、三维、多维可视化为例
空间信息可视化关键技术研究以25维、三维、多维可视化为例一、本文概述随着信息技术的飞速发展，空间信息可视化已成为数据分析和决策支持的重要手段。
在地理信息系统、遥感监测、城市规划、生物医学、社交网络等众多领域，空间信息可视化技术发挥着越来越重要的作用。
本文旨在探讨空间信息可视化的关键技术研究，并以二维、三维及多维可视化为例，深入分析其原理、方法和应用。
本文将简要介绍空间信息可视化的基本概念、发展历程和当前的研究现状，为后续深入研究奠定理论基础。
随后，文章将重点围绕二维、三维及多维可视化技术展开论述，探讨其关键技术、算法和实现方法。
在此基础上，文章还将通过具体案例，展示这些可视化技术在各个领域的应用，分析其优势和局限性。
通过本文的研究，我们期望能够更深入地理解空间信息可视化的关键技术，为推动该领域的发展和应用提供有益参考。
我们也期待通过案例分析和实践应用，为相关领域的学者和从业者提供有益的启示和借鉴。
二、空间信息可视化基础空间信息可视化是将复杂的空间数据转化为直观、易于理解的图形、图像或动画的过程。
它涉及到多个学科领域的知识，包括地理学、计算机科学、数学和视觉艺术等。
空间信息可视化的目的是帮助用户更好地理解和分析空间数据，从而提取有用的信息和知识。
在空间信息可视化中，常用的可视化方法包括二维可视化、三维可视化和多维可视化。
二维可视化是最常见的方法，它通过地图、图表等方式展示空间数据。
三维可视化则通过构建三维模型，将空间数据以立体的方式呈现出来，使用户能够更直观地感受空间数据的分布和特征。
多维可视化则进一步扩展了可视化的维度，通过颜色、大小、形状等视觉变量来展示多个维度的空间数据，使得用户能够更全面地理解数据的特征和关系。
在进行空间信息可视化时，需要注意一些基本原则。
可视化设计应该符合用户的认知习惯和视觉规律，使得用户能够轻松地理解和解读可视化结果。
可视化结果应该具有直观性和清晰性，避免过于复杂或混乱的设计导致用户难以理解。
基于平行坐标的关联规则挖掘技术可视化研究与实现
Ａｂｓ ｒ ｃ Ｖｉｕ ｌｄａａ ｍｉ ｉ ｇ ｉ ｏ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｆｅｄ ｏｆｄ ｔ ｉ ｉ ｇ． ｔａ ｔ ｓ ａ ｔ ｎ ｎ ｓａ ｈ ｔｔ ｐ ｃ ｉ ｈ ｉｌ ａ ａｍ ｎ ｎ Ｔｈｉ ａ ｅ ｅ ｅ ｔ ｎ ａ ｖ ｎｃ ｄ ｓｐ ｐ ｒｐｒ ｓ ｎ ｓａ ｄ ａ ｅ
ｍ ａ， ａｒ ， ａ ｎ ｄ ｅ ， ａ ｎｄ ｅ ｔ ｆｏｅ ｍ ａ， ｅ ｔ ｄ ｉ ｃ ｎ ｅ ｖｇ ｃｎ ｅ ｍ ａ， ｒｚｎ ｅ ｌ ｙ
因此 将平 行 坐标 技 术 与 数 据 挖 掘算 法 结 合 ， 于 用 解决 具体 的数 据 挖 掘 任 务 意 义 重 大 。３ 文 提 出 ＿本 改 进方 法 ， 方法 与传 统 的平 行 坐 标技 术 的 主要 该 区别在 于 ， 文 所 提 出 的 方法 用 于解 决 具 体 的 关 本 联规则 挖掘 问题 。在表现形 式上 ， 统 的平行坐 标 传 技 术 以 条平 行 轴之 间的 １条折 线 来表 示 １ 数 条 据记录 ， 各轴 间的线段数 目相等 ， 线段 粗细相 同 ； 且 而本文所提 出的方法 ， 间的线 段数 目不等且 粗 各轴 细不 同 ， 所代表 的意义也 区别于传统 的平行坐标 。
表 １ 示例 五维数 据 集
２ 基 于 平 行 坐 标 的 关 联 规 则 挖 掘 过 程可 视 化 的 方 法 研 究
本文 提 出了一 种基 于平 行坐 标 的频繁 项集 可 视 化方法 ， 该方 法 是对 平行 坐标方 法 的改 进 ， 据 根
关联规则挖掘算法 的原理 ， 以平行坐标 的每条 坐 标轴表示对数据库 的 １ 次扫描 ， 轴上均匀分 布的
ｐ ｒ ｌ ｌｃ ｏ ｄｉ ａｅ ｅ ｈ ｉ ｕｅ ｔ ｉｕ ｌ ｅ ｔ ｅｐｒ ｃ ｓ ｆａ ｓ ｃ ａｉ ｎ ｒ ｌ ｎｉ ｒ ｃ ｓ Ｏ ａ ｏ ｓ ｖ ｈ ｎ ａ ａ ｌ ｏ ｒ ｎ ｔ ｓｔ ｃ ｎ ｑ ｏ ｖ ｓ ａｉ ｈ ｏ ｅ ｓｏ ｓｏ ｉｔｏ ｕ ｅ ｍ ｎｇ ｐ ｏ ｅ ｓＳ ｓｔ ｏｌｅ ｔ ｅ ｉ — ｅ ｚ ｉ
数据可视化技术分析剖析
返回
大数据环境下数据可视化
研究者提出了大量网络可视化或图可视化技术,Herman 等人 综述了图可视化的基本方法和 技术,如图所示.经典的基于节点和边的可视化,是图可视化的主要形式.图中主要展示了具有 层次特征的图可视化的典型技术,例如 H 状树 H-Tree、 圆锥树 Cone Tree、 气球图 Balloon View、 放射图 Radial Graph、 三维放射图 3D Radial、双曲树 Hyperbolic Tree 等.
大数据环境下数据可视化
大规模网络中,随着海量节点和边的数目不断增多,例如规模达到百万以上时,可视化界面中会出现 节点和边大量聚集、 重叠和覆盖问题,使得分析者难以辨识可视化效果.图简化(graph simplification) 方法是处理此类大规模图可视化的主要手段: • 一类简化是对边进行聚集处理,例如基于边捆绑(edge bundling)的方法,使得复杂网络可视化效果 更为清晰,下图展示了 3 种基于边捆绑的大规模密集图可视化技术.此外,Ersoy 等人还提出了基于骨 架的图可视化技术,主要方法是根据边的分布规律计算出骨架,然后再基于骨架对边进行捆绑;
随着大数据的兴起于发展，互联网、社交网络、地理信息系统、企业商业智能、社会公共服务 等主流应用领域逐渐催生了几类特征鲜明的信息类型，包括文本、网络或图、时空、多维数据 返回 等，这些与大数据密切相关的信息类型，将成为大数据可视化的主要研究领域。
大数据环境下数据可视化
文本信息是大数据时代非结构化数据类 型的典型代表。如图所示，典型的文本 可视化技术是标签云。
可视化的主要方法
3 平行坐标技术 平行坐标技术是最早提出的以二维形式表示 n 维空间的数据可视化技术之一。它的 基本思想是将 n 维数据空间用n 条等距离的平行轴映射到二维平面上，每条轴线都 对应于一个属性维。坐标轴的取值范围，从对应数据维属性的最小值到最大值均匀 分布（名词性属性依次在数据维上标出即可），这样数据库中的每一条数据记录都 可以转换成为图形的形式，都可以用一条折线表示在 n 条平行轴上（图 6）。
(完整版)可视化方法与技术
可视化方法与技术计算机系统在各领域中的广泛应用导致海量数据的产生，数据处理能力的滞后迫切需要研究和开发新的信息处理技术和方法。
基于此，海量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在各领域中日益受到重视并得到越来越广泛的应用。
一、可视化概述测量的自动化、网络传输过程的数字化和大量的计算机仿真产生了海量数据，超出了人类分析处理的能力。
可视化提供了解决这种问题的一种新工具。
一般意义下的可视化定义为：可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段，是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩语言，是可以放大人类感知的图形化表示方法。
可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次认识的过程。
可视化作为一种可以放大人类感知的数据、信息、知识的表示方法，日益受到重视并得到越来越广泛的应用。
可视化可以应用到简单问题，也可以应用到复杂系统状态表示，从可视化的表示中人们可以发现新的线索、新的关联、新的结构、新的知识，促进人机系统的结合，促进科学决策。
可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术，形象、直观地显示科学计算的中间结果和最终结果并进行交互处理。
可视化技术以人们惯于接受的表格、图形、图像等方法并辅以信息处理技术将客观事物及其内在的联系进行表现，可视化结果便于人们记忆和理解。
可视化为人类与计算机这两个信息处理系统之间提供了一个接口。
可视化对于信息的处理和表达方式有其它方式无法取代的优势，其特点可总结为可视性、交互性和多维性。
二、可视化技术目前，可视化技术包括数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化等，这些概念及应用存在着区别、交叉和联系。
（一）数据可视化数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
数据可视化的重点是将多维数据在二维或三维空间内显示，这对初步的数据分类理解是有意义的。
针对于此，产生了许多数据可视化的技术，大体分为散点矩阵法、投影矩阵法、平行坐标法、面向象素的可视化技术、层次技术、动态技术、图标表示技术、直方图法及一些几何学技术等等。
基于平行坐标技术的关联规则可视化模型
ｎｑ ｅ ．Ｔｈｓｐ ｐ ｒｄｓ ｕ ｓｓｔ ｅｍｏ ｅ ａ ｄ ｍｅｈ ｄ ｆｖｓ ａ ｓｏ ｉｔ ｎ ｂ ｓｄ ｏ ｈ ａａｌｌ ｏ ｒ ｉ ｉｕ ｓ ｉ ａ ｅ ｉ ｓｅ ｈ ｄ ｌ ｎ ｔ ｏ ｓｏ ｉ ｌ ｓ ｃａ ｉ ａ ｎ ｔ ｅｐ ｒｌ ｃ ｕ ａ ｏ ｅ ｅ ｃ ｄ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｖｉｕ ｌ ａ ｉｎ ｉ ａ ｏ ｔｎ ａｔｏ ａａ ｍｉｉｇ ｓｒ ｃ ： ｓ ａｉ ｔ ｓ ｎ ｉ ｒａ ｔｐ ｒ ｆｄ ｔ ｎｎ ．Ｗ ｅｃ ｎ ｕ ｄ ｒｔｎ ｈ ｅｕｔ ａｉ ｎ ｚ ｏ ｍｐ ａ ｎ ｅｓａ ｄ ｔ ｅｒｓ ｌ ｅｓｌ ａ ｄ ｓ ｙ ｉｃｅ ｓ ｒｄｂｌ ｙｏ ｈ ｍ ． Ｐ ｒ ｌ ｌｃ ｏｄ ｎ ｔｓ ｔｃ ｎｑ ｅ ｉ ｔ ｅ ｏ ｅｏ ｍｐ ｒａ ｔｖｓ ａｉ ｔ ｎ ｔｃ — ｎ ｒａ ｅｃｅ ｉｉ ｔ ｆｔ ｅ ｉ ａａｌ ｏ ｒ ｉａｅ ｅ ｈ ｉｕ ｓ ｈ ｎ ｆｉ ｏ ｔｎ ｉｕ ｌ ｉ ｅｈ ｅ ａ ｚ ｏ
Ｚ ＡＮＧ Ｈ Ｗ ． ＨＵ Ｊ ｎ ｕ
（ｃｏ ｌ ｆ ｏ ｕｅ ｎ ｎｏｍａｉ ｅｈ ｏ ｇ ， ｅ ｉ ｉ ｔｎ ｉｅ ｉ ， ｅ ｉ ０ ０ ４ Ｃ ｉａ Ｓｈｏ ｍｐ ｔｒ ｄＩｆ ｏＣ ａ ｒ ｔ ｎ Ｆｅ ｎｌ ｙ Ｂ ｉｎ Ｊ ｏｏｇＵｎ ｒ ｔ Ｂ ｉｎ １０ ４ ， ｈｎ ） ｏ ｏ ｊｇ ａ ｖ ｓｙ ｊｇ
ｎ ｔ ｅｈ ｉｕ ．Ｆｉａｌ ，ｉ ｃ ｍｐ ｒｓｗｉｈｏ ｈ ｒｃ ｒｅ ｔｔｃ ｎｑ ｅ ｆｖｓ ａ ｓｏ ｉｔ ｎ ｎ ｓｓ ｏ ａ ｅｔｃ ｎｑ ｅ ｎｌ ｙ ｔ ｏ ａｅ ｔ ｔ ｅ ｕ ｒ ｎ ｅｈ ｉｕ ｓｏ ｉｕ ｌ ｓ ｃａｉ ，ａ ｄ ｉ ｈ ｗｓ ａ ｏ
术 在数据 挖 掘可视 化 中 的应 用 也就 不 同 ．可视 化技
大数据可视化1-6章课后习题答案
第一章习题一、填空与选择题1.数据可视化的主要作用包括___ 数据记录和表达_____、___数据操作_____和____数据分析____ 三个方面，这也是可视化技术支持计算机辅助数据认知的三个基本阶段。
书P6页第三段2.在医学可视化领域上要包含三方面的研究热点: ___图像分割技术_____、____实时渲染技术____和___多重数据集合_____技术。
书P17页第二段3.据Ward M O(2010)的研究，超过( B ) 的人脑功能用于视觉信息的处理，视觉信息处理是人脑的最主要功能之一。
书P7页第一段A.30%B.50%C.70%D.40%4.当前，市场上已经出现了众多的数据可视化软件和工具，下面工具不是大数据可视化工具的是( D )。
书P4页倒数第二段A.TableauB. DatawatchC. PlatforaD.Photoshop5.从宏观角度看，数据可视化的功能不包括( C )。
书P5页倒数第二段中间A.信息记录B.信息的推理分析C.信息清洗D.信息传播二、简答题1.大数据可视化内涵是什么?书P1页1)数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。
2)数据可视化能将复杂的数据转换为更容易理解的方式传递给受众。
3)数据可视化主要是通过计算机图形图像等技术手段展现数据的基本特征和隐含规律，辅助人们更好地认识和理解数据，进而支持从庞杂混乱的数据中获取需要的领域信息和知识。
2.简述数据可视化的起源。
答：数据可视化起源于图形学、计算机图形学、人工智能、科学可视化以及用户界面等领域的相互促进和发展，是当前计算机科学的一个重要研究方向，它利用计算机对抽象信息进行直观的表示，以利于快速检索信息和增强认知能力。
科学可视化—>信息可视化<—>数据可视化3.总结数据可视化的意义。
答：1)真（真实性）：指是否正确地反映了数据的本质，以及对所反映的事物和规律有无正确的感受和认识。
2)善（倾向性）：是可视化所表达的意象对于社会和生活具有什么意义和影响。
高维数据降维与可视化方法研究与优化
高维数据降维与可视化方法研究与优化摘要：随着科学技术的发展和数据大规模产生与存储的需求增长，高维数据的降维和可视化成为了一个重要的研究和应用领域。
本文对高维数据降维与可视化的基本概念和方法进行了综述，并重点介绍了几种常用的降维和可视化技术。
此外，本文还对当前的研究进展进行了总结，并提出了未来的发展方向和优化建议。
1. 引言随着科技的进步和互联网的普及，我们已经进入了一个数据爆炸的时代。
大量的数据被生成并存储于数据库中，这些数据往往包含着丰富的信息和知识。
然而，这些数据通常涉及到大量的特征和维度，给数据分析带来了巨大的挑战。
高维数据不仅给计算和存储带来了压力，同时也使得数据的分析和理解变得困难。
因此，高维数据的降维和可视化成为了一个重要的研究和应用领域。
2. 高维数据降维方法2.1 主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的线性降维方法，通过线性变换将原始高维数据映射到新的低维空间。
其中，投影向量选择的原则是使得样本在新的低维空间中的方差最大。
PCA能够对数据进行有效的降维，减少冗余特征和维度，并保留了数据的主要信息。
2.2 多维尺度分析（MDS）多维尺度分析是一种非线性降维方法，它通过计算样本之间的距离矩阵，并将其映射到低维空间中。
MDS能够保持原始数据样本之间的相对距离，从而在可视化过程中提供了更好的数据结构展示。
但是，MDS算法的时间复杂度较高，适用于小规模数据集。
2.3 t-SNEt-SNE是一种非线性降维方法，它通过计算样本的相似度矩阵，并将其映射到低维空间中。
相比于MDS，t-SNE能够更好地保留局部结构，对于可视化聚类效果更好。
然而，t-SNE的计算复杂度也比较高，对于大规模数据集的应用有一定的限制。
3. 高维数据可视化方法3.1 散点图散点图是一种常见的数据可视化方法，它通过将数据样本映射到二维平面上，并用点表示数据样本。
散点图可以直观地展示数据之间的关系和分布，特别适用于探索性分析和发现异常数据。
数据仓库与数据挖掘实验二多维数据组织与分析
数据仓库与数据挖掘实验二：多维数据组织与分析引言：数据仓库和数据挖掘是现代数据分析和决策支持系统的重要组成部分。
数据仓库是一个对企业数据进行集成、管理和分析的存储系统，而数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的过程。
在本实验中，我们将探讨多维数据的组织和分析，这是数据仓库技术和数据挖掘应用的关键领域。
一、多维数据的概念多维数据是指在多个维度上组织的数据。
传统的关系型数据库以二维表的形式存储数据，而多维数据可以在更高维度上进行组织和分析。
多维数据的一个重要特点是可以通过不同的维度进行分析和查询，以发现数据之间的关联和趋势。
二、多维数据模型多维数据模型是一种在多维空间中组织和表示数据的方法。
最常用的多维数据模型是星型模型和雪花模型。
星型模型以一个中心事实表为核心，周围围绕着多个维度表，形成星型结构；而雪花模型在星型模型的基础上进一步将维度表进行规范化，形成更复杂的结构。
多维数据模型的选择要根据具体的数据分析需求和数据结构来进行。
三、多维数据的组织在实际应用中，多维数据需要经过一系列的处理和组织，才能方便地进行分析和查询。
这包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，数据清洗和集成，以及数据的存储和索引等。
多维数据的组织需要考虑数据的粒度、精确度和一致性等方面的问题，以保证数据的准确性和可靠性。
四、多维数据的分析多维数据的分析是通过查询和聚集操作等方法，从多维数据中提取有用的信息和模式。
常见的多维数据分析方法包括切片和切块、钻取和滚动、旋转和透视等。
这些方法可以帮助用户从不同角度来分析数据，以发现隐藏在数据背后的规律和关联。
多维数据的分析可以为企业提供重要的决策支持，帮助他们更好地理解和预测市场趋势，优化运营和提高竞争力。
五、多维数据的应用多维数据的应用涵盖了各个领域，例如销售预测、市场分析、客户关系管理、风险评估和医疗诊断等。
在销售预测中，多维数据可以帮助企业分析客户购买行为和趋势，以便制定更准确的销售计划和优化营销策略。
平行坐标系综述
平行坐标肖何 00448247Parallel Coordinates 平行坐标平行坐标是一种通常的可视化方法，用于对高维几何和多元数据的可视化。
为了表示在高维空间的一个点集，在N条平行的线的背景下，（一般这N 条线都竖直且等距），一个在高维空间的点被表示为一条拐点在N条平行坐标轴的折线，在第K个坐标轴上的位置就表示这个点在第K个维的值。
图1. 一个平行坐标的例子。
包含4个维度的信息，每根折线代表一个数据集中的数据。
1平行坐标基础平行坐标是信息可视化的一种重要技术。
为了克服传统的笛卡尔直角坐标系容易耗尽空间、难以表达三维以上数据的问题，平行坐标将高维数据的各个变量用一系列相互平行的坐标轴表示，变量值对应轴上位置。
为了反映变化趋势和各个变量间相互关系，往往将描述不同变量的各点连接成折线。
所以平行坐标图的实质是将维欧式空间的一个点X i(x i1,x i2,…,x im) 映射到2维平面上的一条曲线。
平行坐标图可以表示超高维数据。
平行坐标的一个显著优点是其具有良好的数学基础，其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。
[1]1.1平行坐标历史1.2平行坐标基本原理1.3平行坐标的绘制见参考文献[1][9]2信息混淆处理方法(clutter)平行坐标已经被证实是强大的可视化工具。
但是当大的数据集应用平行坐标的表示方式的时候，我们会遇到线段混乱、平行坐标屏幕限制、折线重叠、不易于发现各维问的隐含关系的问题。
大量的折线重叠在背景之上，造成视觉上的信息混淆，这对我们观察数据的内在模式是很不利的图2。
因此，许多处理平行坐标信息混淆的方法被开发了出来。
图2.大量数据用平行坐标表示时造成的信息混淆。
2.1维度重排[2]平行坐标将高维的数据集投影到平面的一系列平行坐标轴上。
在实际观察平行坐标的过程中，我们发现相邻两个平行坐标轴所代表的维度在数据集上的模式可以通过观察得到直观的结果。
而不相邻的坐标轴表达的信息的直观度就大大降低了。
多维数据集的平行坐标表示及聚簇分析
特征可表示多维数据库中数据的特征（ １ 图 ）
本 文介绍 了一种几何投 影方法一 平行 坐标 法．对其在数 据挖掘中的聚簇分析 的基本方法 、交互技 术等作讨论 。
１多维数据平行坐标表示的基本原理
平行 坐标 是一种表达 多维空 间中点的一种 几何投 影方 挂 。多维数据集是 由多维空间中多变量函数的多个取值点构 成 聍数据集台，当只有两堆时可以很方便地在笛— 坐标 中 Ｌ 用 离散 点 图（ｃｔ ｒ ｌ ） ｓａｔ ｏ 表远 其分布 ；对 于三维情况 ，可 以 ｅｐ ｔ 在三维空阿表达 出各点的分布 ；但是．超过三维的情 况甩图 像表示其空间分布却帮来很大 的困难。对于表示科学计算发 展的多维数据场 ．可以用体绘制的方法表示三维空间标量或
１ ｅ ｏ ｄ ｌＤａａｍｉｉｇ Ｋ ｙｗ ｒｓ ｔ ｎｎ ；Ｖｉ ａ ｆ ｎ ａ ａｌ ｏ ｒ ｉａｅ ｌｓｅ ｓ ｌ ｉ ；Ｐ ｒｌｌ ｏｄｎ ｔ；Ｃ ｕｔｒ ｅ 扛ａ ｏ ｅｃ －
数据挖掘面临的问题是大型数据库 及数据仓库均有巨大 的数据量、较高的维鼓、属性之间关系复杂 ；数据搐掘不 同 于传统的数据库查询及检 索 ．它 目前还不具备完善的理论及 支持 平台 ；数据挖掘过 程是一个检索及 发现有 用知识的 过 程 ，常依赖用户的领墙知识。因此 ，在数据挖掘过程 中，引
的。为此引入平行坐标 。
平 行坐标是 以一组平行等距的水平或垂直坐标轴为基本 坐标轴 ．２ ． Ｊ Ｘ Ｘ ． 。Ｎ维向量 的每一维属性对应…个坐 ， 标轴 ．坐标轴上连续 或离散的表达每维 的属 性值 。这样．每 Ｎ维矢量 可用平行坐标 上的一条折线 表示 ．折线的顶点
一
在坐标轴上的取值 即为相应的属性取值 。多维数据库 的Ｋ个 Ｎ维矢量 可甩平行坐标 上的若 干折线表示 ，这些折线的分布
高维数据分析与可视化技术研究
高维数据分析与可视化技术研究高维数据是指具有大量变量或特征的数据集，这种数据的分析和可视化一直以来都是数据科学领域的一个挑战。
传统的数据分析方法在高维空间中往往失去准确性和解释性，因为它们无法捕捉到变量之间的复杂关系。
因此，研究者们致力于开发新的高维数据分析与可视化技术，以揭示潜在的模式和结构，并促进决策和洞察。
1. 高维数据分析方法高维数据的分析方法有多种，其中最常见的方法之一是主成分分析（PCA）。
PCA通过线性变换将高维数据映射到低维空间，以捕捉到变量之间的关系。
然而，PCA只能通过线性关系捕捉到数据的结构，而对于非线性关系无能为力。
为了克服PCA的局限性，研究者们开发了许多其他高维数据分析方法。
其中一种常见的方法是流形学习（Manifold Learning），它通过非线性变换将高维数据映射到低维流形空间。
流形学习可以更好地捕捉数据中的非线性关系，并揭示数据的结构。
另一种常见的高维数据分析方法是聚类分析，它将数据样本划分为具有相似特征的群组。
传统的聚类算法如k-means和层次聚类在高维数据上的效果欠佳，因为它们无法处理维度灾难问题。
为了解决这个问题，研究者们开发了多种针对高维数据的聚类算法，如密度聚类和谱聚类。
2. 高维数据可视化技术高维数据的可视化是理解和解释这些数据的重要手段。
传统的二维或三维可视化方法无法直接适用于高维数据，因为人类视觉系统有限。
因此，研究者们提出了许多高维数据可视化技术，以帮助人们直观地理解和发现高维数据中的模式。
一种常见的高维数据可视化技术是平行坐标图。
平行坐标图通过将每个特征表示为垂直于轴线的平行线段，并用线段之间的交叉来表示不同特征之间的关系。
平行坐标图适用于小规模的高维数据，但对于大规模的数据，它会变得混乱和不可解释。
为了解决平行坐标图的问题，研究者们开发了一些其他的高维数据可视化技术。
其中一种技术是t-SNE，它可以将高维数据映射到二维或三维空间，并保持数据之间的局部关系。
聚类质量评估指标的最新进展综述
聚类质量评估指标的最新进展综述一、聚类质量评估指标概述聚类是数据挖掘和机器学习领域中的一项基本任务，它旨在将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度高，而不同簇间的样本相似度低。
聚类质量评估是衡量聚类算法性能的重要环节，它通过一系列指标来评价聚类结果的优劣。
近年来，随着大数据和技术的发展，聚类质量评估指标的研究也取得了显著进展。
1.1 聚类质量评估指标的核心特性聚类质量评估指标的核心特性主要体现在以下几个方面：- 可解释性：评估指标应能够直观地反映聚类结果的质量，便于用户理解和解释。
- 鲁棒性：评估指标应能够稳定地评价不同数据集和不同聚类算法的聚类结果。
- 多样性：评估指标应涵盖聚类结果的不同方面，如簇内一致性、簇间分离度等。
1.2 聚类质量评估指标的应用场景聚类质量评估指标的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 数据预处理：在聚类分析之前，评估指标可用于识别数据中的异常值或噪声。
- 算法选择：评估指标可用于比较不同聚类算法的性能，帮助选择最合适的算法。
- 结果解释：评估指标可用于解释聚类结果，提供对簇的洞察和理解。
二、聚类质量评估指标的研究进展聚类质量评估指标的研究进展是多方面的，涉及理论创新、算法优化和应用实践等多个层面。
2.1 理论创新理论创新是聚类质量评估指标研究的重要方向，包括新指标的提出和现有指标的改进。
例如，一些研究者提出了基于密度的聚类评估指标，以更好地捕捉数据的局部特性；另一些研究者则改进了传统的指标，如轮廓系数，以提高其对不同数据分布的适应性。
2.2 算法优化算法优化关注的是如何更有效地计算聚类质量评估指标。
随着数据规模的增长，传统的评估方法可能面临计算效率的问题。
因此，研究者们开发了多种优化算法，如基于近似计算的方法，以减少计算量并提高评估速度。
2.3 应用实践应用实践是聚类质量评估指标研究的另一个重要方面。
研究者们将评估指标应用于实际问题中，如生物信息学、社交网络分析等，以验证指标的有效性和适用性。
多维数据可视化分析的方法与应用
多维数据可视化分析的方法与应用随着互联网和信息技术的发展，数据量爆炸式增长，数据分析已经成为企业决策和个人决策不可或缺的一部分。
然而，由于数据量和复杂性的提高，传统的二维数据可视化已经无法满足人们对于数据分析的需求。
因此，多维数据可视化分析成为解决这个问题的重要手段。
一、多维数据可视化分析的概念多维数据可视化分析就是将数据进行高维度的可视化，使得人们能够更直观地感受数据中的相关性和规律。
传统的数据可视化只能显示数据的两个方向，而多维数据可视化则可以显示数据在多个维度上的变化。
多维数据可视化的可视化技术种类繁多，包括平行坐标图、散点图矩阵、轮廓图、热力图、雷达图和星形图等。
这些图形可以显示数据在多维上的相关性和规律，为数据分析提供更多的信息，进而更好地服务于决策。
二、多维数据可视化分析的方法1、数据预处理在进行多维数据可视化分析前，需要对数据进行预处理，清洗掉一些不相关的数据。
同时，随着数据维度的提高，数据可视化的消耗会变得越来越大，所以需要使用一些降维方法，如主成分分析(PCA)、不相似性映射(ISOMAP)、流行学习等，将高维数据转化为低维数据，并尽量保留原始数据的信息。
2、选择合适的可视化方法在选择可视化方法时，需要根据数据的特点和需求来选取合适的图形。
例如，平行坐标图适用于线性关系较强的数据，而散点图矩阵适用于快速找出数据中的相关性和规律等。
3、调整可视化参数在可视化数据时，需要对可视化效果进行调整，使得数据更加清晰和易于理解。
例如，可以调整颜色、透明度等可视化参数，以及坐标轴刻度和字体的大小等。
三、多维数据可视化分析的应用多维数据可视化分析在许多领域都有重要的应用，例如:1、金融领域在金融领域中，多维数据可视化分析可以帮助交易员更好地理解市场行情和预测未来趋势。
同时，它也可以帮助分析师找出股票和市场指数之间的相关性和规律。
2、医疗领域在医疗领域中，多维数据可视化分析可以用于药物研发、疾病预测和临床试验等方面。
parallel_coordinates结果
parallel_coordinates结果
在数据可视化中，平行坐标图（Parallel Coordinates）是用于展示多维数据的一种常见方式。
它通过将每个数据点的多个属性分别映射到平行的坐标轴上，形成一条连接各个坐标轴的折线，以展示不同维度之间的关系。
平行坐标图可以帮助我们观察和比较不同属性之间的相互关系，并识别出数据中的模式和趋势。
它特别适用于多维数据的可视化，例如在探索和分析多个变量之间的交互关系时。
根据不同的数据集和需求，平行坐标图可以呈现各种不同的结果。
例如，我们可以观察数据点在不同坐标轴上的分布情况，检测是否存在明显的聚类或分组。
我们也可以通过观察折线之间的交叉和趋势来发现变量之间的相关性。
总之，平行坐标图提供了一种直观而有力的方式来展示多维数据，并帮助我们从中提取有价值的信息。
具体结果取决于所使用的数据集以及平行坐标图的设计和配置。
多维度数据分析与可视化展示的支持
多维度数据分析与可视化展示的支持数据分析和可视化展示是现代企业决策过程中不可或缺的一环。
通过对多维度数据进行分析和展示，企业可以更好地理解自身的运营状况、市场趋势和用户需求，从而制定更精准的决策和优化业务策略。
在这个任务中，我将详细介绍多维度数据分析和可视化展示的支持，以及如何利用现有工具和技术来实现这一目标。
在开始之前，让我们先理解一下“多维度数据分析”和“可视化展示”的概念。
多维度数据分析是指基于多个维度或变量对数据进行深入分析，以发现数据中的关联性、趋势和模式。
而可视化展示是将复杂的数据以图表、表格或图形的形式展现，使得数据更易于理解和解读。
在实施多维度数据分析与可视化展示的任务中，我们可以借助各种工具和技术来实现。
以下是一些常用的方法和工具：1. 数据收集和整理：在进行数据分析之前，我们需要收集和整理数据。
这可以通过各种方式，如数据库查询、API调用、文件导入等来实现。
对于大规模数据集，可以考虑使用数据仓库或数据湖来存储和管理数据。
2. 多维度数据处理和建模：多维度数据通常包含多个维度和指标，如时间、地理位置、产品类别等。
在进行数据分析之前，我们需要对数据进行预处理和建模，以便能够以多维度的视角来分析数据。
常用的数据处理和建模方法包括数据清洗、数据转换、特征工程、数据聚合等。
3. 数据分析和挖掘：一旦数据经过处理和建模，我们可以运用各种数据分析和挖掘技术来发现数据中的关联性和模式。
例如，我们可以使用统计分析、机器学习、数据挖掘算法等来进行数据探索和模式识别。
同时，我们也可以通过数据可视化技术来帮助我们更好地理解和解释数据。
4. 数据可视化工具：数据可视化工具是实现可视化展示的重要工具。
常用的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI、Excel、Python的Matplotlib和Seaborn库等。
这些工具提供了丰富的图表和图形类型，使我们能够根据需要选择最合适的可视化方式。
5. 交互式可视化和仪表盘：除了静态的图表和图形外，交互式可视化和仪表盘也是数据分析和展示中的重要组成部分。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大多 数 应用 也把 平 行 坐标 作 为最 终 的 可视 化方 法
１ 基 于 平行 坐 标 法 可 视 数 据 挖 掘 技 术 概 述
１１ 概 念 及 分 类 ．
数 据 可 视 化 （ ａ ｉ ａ ｚｔ ｎ ： 大 量 数 据 转 化 Ｄ ｔ Ｖ ｓ ｌ ａｏ ） ａ ｕｉ ｉ 将 为有 意 义 的 图 像 的一 个 过 程 ．通 过 将 物 理 属性 与 数 据
通过 对 其 实现 方 式上 的研 究 ． 结合 ｃ≠ 编程 技 术 ， 出一 个 初 步 的 模 型 ， 析 平 行 坐标 法相 ≠ 提 分
比 其 他 方 法 的 优 缺 点
关 键 词 ：可视 化 ：数 据挖 掘 ；平 行 坐 标 ；模 型
０ 引
言
己所 需 要 的方 向或 目 的进 行 调 节
矾 究 与 开 发
基 于平行坐标的可视化 多维数据挖掘 的研究
路燕梅
（ 同济 大学 电子 与 信 息 工 程 学 院 计 算 机 系 ． 海 ２ １ ０ ） 上 ０ ８ ４
摘 要 ：可视 化 数 据 挖 掘 是 将 数 据 可视 化 与 数 据挖 掘 两 个技 术 相 结合 ，在 其 实现 的 多种 方 法 中 ， 平 行 坐标 法是 其 中 一种 最 直接 同 时也 是 研 究最 早 的 一 项 技 术 ． 它是 在 二 维 空 间 中 以平 行 坐标 的 形 式 来 表 示 Ｎ 维 数 据 从 而 实现 把 数 据 仓 库 中数 据 挖 掘 的 结 果 或 过 程 以 图形 呈现 出来 。
折线可 以看出 ， 整体存在一个偏科的现象擞 学 、 该班 物
理成绩 好 的学生 则语文 、 英语 比较 差 ， 因此 ， 在教 学改
化 、数 据 挖 掘 过 程 的 可 视 化 以及 数 据 挖 掘 结 果 的 可 视
化 数据可 视化 的思想是 ．对于每一次用 户输 入的数
据 ． 可 视化 技 术将 其 以 图像 的方 式 描 述 ． 且 在 界 面 用 并 上 呈 现 给用 户 ．是 应用 于 数 据 挖 掘 中对 数 据 的 预 处 理 阶段 的 ： 掘 过 程 的 可 视 化 ［ 在 挖 掘 算 法 处 理 完 一 次 挖 ６ １ 是 数 据 以后 ． 其 进 行 可 视 化 ． 样 用 户 可 以根 据 自 己的 对 这 需 求 来 调 整 数 据 挖 掘 的方 法 ． 而 实 现 人 机 交互 ． 种 从 这 类 型 的 可 视 化 是应 用 于 数 据 挖 掘 的实 施 阶 段 的 ：结 果 的可 视化 就 是 将 用 户 数 据 挖 掘 结 果 进 行 可 视 化 ．使 用 户可以直接对得出的结果进行分析 、 断 ． 判 是应 用 于 数
随 着 工 程 数 据 库 及 数 据 仓 库 技 术 的发 展 ，通 过 数 据 分析 得 出 隐 藏 的 重 要 结 论 的数 据 挖 掘 技 术 ． 日益 引 起 专 业 学 者 及 企 业 决 策 层 的重 视 可 视 化 数 据 挖 掘 ＿ ｌ ｌ 由
可视数 据挖掘可 以简单分为 以下三类 ： 数据 可视
现代计算机
２ １ ．０ ０ １１
１２ 平 行 坐 标 法 思 想 、 法 ． 方
传 统 的 坐标 系 中坐 标 轴 都 是 相 互 交 叉 的 ．而平 行
一
下 面我们输入一 次考试 的成绩 来分析是否能得 出 些有 价值的隐藏 的信 息 ． 如图 ３所示． 由起起伏 伏 的
坐标 中．所有的轴是一组相互平行且 等距 离 的直线来
ｉ
ｌ 掘Ｉ 挖 Ｉ可 厂 视
ｒ一 Ｌ『 － ５ ＝
．
．ｚ －７
Ｌ —
查
。。
应
。。 。。。’。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。● ’
。＿＿。。。一
匠
Ｉ 挖掘过程可视化 ｆ
ｉ．．．．．．．．．． ． ．．．． ．．．．．．．．．．， ． ．．．． ．．．．．．．．． ．．．
巨
— — — —
， —一
Ｌ 』
—— 苎
相对应 ．从 而利用人类 的视觉 系统来辅助 分析复杂 的
数据集【 ３ １ 可 视 数 据 挖 掘 （ Ｄ Ｖｓａ Ｄ ｔ Ｍ ｎｎ ） 采 用 可 Ｖ Ｍ，ｉ ｌ ａ ｉｉｇ ： ｕ ａ 视 化 的 方 式 去 检 查 、 解 数 据 挖 掘 算 法 ， 用 可 视 化 技 理 利 术 把源 数据 或 者挖 掘结 果 以直 观 的图像 形式 展示 出
来 ．并 可以通 过人类 的视觉感官对其挖掘过程按 照 自
收 稿 日期 ：０１ — ９ ２ ２ １０ — ６ 修 稿 日 期 ：０ ｔ ０ ８ ２ １ －１ —０
图 １
作 者 简介 ： 燕 梅 （９ ７ ）女 ， 南安 阳人 ， 士 研 究 生 ， 究 方 向 为铜 铁 供 应 链 中 的 Ｗ ｅ 路 １８ ～ ， 河 硕 研 ｂ服 务 组 合 优 化 算 法 等
据 挖 掘 最 后 阶段 的 ． 程 图 如 图 １ 所 示 ： 流 【
于其将大 量数据信 息以一种 图像化 的形式 呈现 出来 ．
更利 于对隐藏的 、 以前 未 知 趋 势 的发 觉 ， 此 在 数 据 挖 因
掘领域更是 吸引广大学者不断 的研究 在 可视化 挖掘技术 中 ， 有很 多典 型的方法 ， 如 ： 例 散点图、 相关 图、 位点图、 星型图 、 平行坐标 图等回 平行坐 。
组 成 ．平 行 坐 标 法 进 行 可视 数 据 挖 掘 的基 本 思 想 是 数 据 的 Ｎ个 维 度 分 别 对 应 于 平 面 上 的 Ｎ条 等 距 离 的 平 行 的 坐 标 轴 上 ．坐 标 轴 的取 值 范 围 则 取 决 于 属 性 值 的 最 小 值 及 最 大 值 ． 坐 标 轴 上 呈 现 均 匀 的分 布 。 条 记 在 每