第8 章 高维数据可视化-SDU
高维数据的可视化方法及应用研究
高维数据的可视化方法及应用研究第一章：引言数据在现代社会中正扮演着越来越重要的角色。
但是，在大规模数据分析中，高维数据的可视化仍然是一个挑战。
在高维空间中，数据可能太多难以处理，也可能非常稀疏，无法有效利用。
因此，为了提高对大规模高维数据的理解和分析能力，高维数据的可视化变得越来越重要。
本文旨在系统地介绍高维数据的可视化方法及应用研究，包括经典的可视化方法和最新的研究成果，以及在各种实际应用场景中的应用。
第二章：高维数据的可视化方法2.1 散点图矩阵散点图矩阵是一种基于二维空间的可视化方法，其中每个元素都是二维散点图。
矩阵的每个维度代表一个变量，并以行和列的形式布置。
通过对每个散点图进行交互式探索，我们可以观察到不同变量之间的关系。
散点图矩阵通常用于研究少量的变量，也可以用于探索大量变量的关系。
2.2 平行坐标平行坐标是一种基于多维空间的可视化方法，它将每个维度表示为一个平行线，所有维度的平行线形成一条线段。
数据点被表示为这些线段之间的线段。
通过放置鼠标在任意点上并拖动，我们可以选择特定范围的数据点，并且可以交互式地调整维度的顺序和位置。
2.3 显示映射显示映射是一种基于二维或三维平面的可视化方法，它将高维数据映射到低维空间中。
常见的显示映射方法包括PCA、t-SNE 和UMAP。
PCA是一种基于线性代数的方法，它将高维数据转换为低维空间的主成分。
t-SNE和UMAP是一种非线性映射方法，它可以更好地保留高维数据的相对距离。
通过使用显示映射，我们可以在二维或三维空间中可视化高维数据。
第三章：高维数据的可视化应用3.1 生物信息学生物学中的高维数据，例如基因表达，可以通过可视化来分析和探索。
在生物信息学中，平行坐标和PCA可视化是最常用的方法。
通过这些方法，我们可以研究基因表达的模式和与疾病相关的基因集。
另外，基于t-SNE和UMAP的非线性映射方法也被用于生物信息学中对单细胞RNA测序数据的可视化分析。
高维数据可视化技术研究与应用
高维数据可视化技术研究与应用第一章绪论高维数据是指数据点包含多个属性或者特性，对于人类来说，难以直观理解和处理。
因此，高维数据可视化技术的研究和应用非常重要。
高维数据可视化技术是指将高维数据转换为图形或者其他可视化形式展示出来，使得人类可以直观地观察数据结构和数据内在规律。
本文将从可视化技术的分类、高维数据可视化的常用方法、高维数据可视化的应用等方面进行阐述。
第二章可视化技术的分类可视化技术虽然多种多样，但通常可以归为以下几类：1.二维可视化技术：二维可视化技术通过像素、颜色和形状等方面来表达数据，通常用于绘制散点图、线图、柱状图、热力图等。
2.三维可视化技术：三维可视化技术可以以不同的视角来观察数据点之间的关系，通常用于绘制三维散点图、立体图表、曲面图等。
3.多维可视化技术：多维可视化技术可以同时表达多个属性的信息，通常用于绘制韦恩图、雷达图、平行坐标图等。
4.动态可视化技术：动态可视化技术可以实时反映数据变化的过程，通常用于绘制实时监测、交互式数据分析等。
第三章高维数据可视化的常用方法高维数据可视化技术有很多种，其中比较常用的方法包括：1.降维方法：通过将高维数据映射到低维空间中，进行可视化呈现，主要有PCA（主成分分析）、t-SNE（t分布随机近邻嵌入）等。
2.聚类方法：通过对高维数据进行聚类，找出数据内部的自然分布规律，主要有k-means和DBSCAN等。
3.图形化方法：将高维数据通过直方图、散点图等图形化的方式展示，较为常用。
第四章高维数据可视化的应用高维数据可视化技术被广泛应用于数据分析、生物学、网络安全、图像处理等领域。
比较常见的应用有：1.金融领域：通过分析大量的金融数据，进行交易决策和投资理财方面的数据分析。
2.生物医学领域：通过可视化技术，对复杂的生物医学数据进行分析和展示，有助于人类更好地理解生物学现象。
3.网络安全领域：通过分析网络流量数据，进行数据嗅探和威胁分析，发现并解决网络安全问题。
高维数据可视化的主要方法
高维数据可视化的主要方法引言：在现代社会中，我们所获取的数据越来越多，而且这些数据往往是高维的。
高维数据的可视化是一项重要的任务，它可以帮助我们更好地理解数据的内在结构和规律。
本文将介绍高维数据可视化的主要方法，包括降维、聚类、流形学习和可视化技术等。
一、降维：降维是高维数据可视化的关键步骤之一。
在高维空间中，我们往往难以直观地理解数据的结构和关系。
而通过降维，我们可以将高维数据映射到低维空间中，从而更容易进行可视化和理解。
常用的降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和t-SNE等。
这些方法可以通过保留数据的主要信息来降低数据的维度，从而实现高维数据的可视化。
二、聚类：聚类是高维数据可视化的另一个重要方法。
聚类可以帮助我们发现数据中的相似性和差异性，从而更好地理解数据的内在结构。
在高维空间中，聚类算法往往面临着维度灾难的挑战，因为高维空间中的数据点之间的距离往往非常稀疏。
为了解决这个问题，我们可以使用密度聚类方法，如DBSCAN和OPTICS，这些方法可以通过测量数据点之间的密度来发现聚类结构。
此外，我们还可以使用基于子空间的聚类方法，如COP-KMeans和Spectral-Clustering，这些方法可以将高维数据分解为多个子空间，从而更好地进行聚类分析。
三、流形学习：流形学习是一种通过学习数据样本之间的局部关系来实现高维数据可视化的方法。
在高维空间中，数据样本往往分布在一个低维流形上，而流形学习算法可以学习这个流形的结构，并将数据映射到低维空间中进行可视化。
常用的流形学习方法包括等距映射（Isomap）、局部线性嵌入（LLE）和拉普拉斯特征映射（LE）等。
这些方法可以帮助我们发现数据样本之间的局部关系，并在可视化中保持数据的局部结构。
四、可视化技术：除了上述方法外，还有一些可视化技术可以帮助我们更好地理解高维数据。
例如，平行坐标图可以将多个特征的变化趋势可视化为一条线，从而帮助我们发现数据中的模式和异常。
高维数据可视化方法综述
高维数据可视化方法综述高维数据在现代科学和工程领域中得到了广泛应用。
这些数据集往往包含大量的变量，使得对数据的可视化和分析变得非常具有挑战性。
在传统的二维和三维可视化方法难以应对的情况下，高维数据可视化方法应运而生。
本文将综述一些常见的高维数据可视化方法，包括降维方法、聚类方法和可视化技术等，并讨论它们的优缺点以及适用场景。
降维方法旨在将高维数据映射到低维空间，从而方便后续分析和可视化。
其中最常用的方法是主成分分析（PCA）。
PCA通过线性变换将原始数据映射到新的坐标系上，使得映射后的数据在新的坐标系中具有最大的方差。
这样可以大大减少数据的维度，并且保留了大部分的信息量。
然而，PCA只能处理线性相关的数据，对于非线性的数据表现不佳。
为了解决这个问题，许多非线性降维方法被提出，如等距映射（Isomap）和局部线性嵌入（LLE）。
这些方法能够在保持数据的局部结构的同时，将其映射到低维空间中。
尽管这些方法在处理非线性数据时表现较好，但是它们的计算复杂度较高，对大规模数据集的处理存在一定困难。
聚类方法是将高维数据划分为不同的类别或簇。
其中最常用的方法是k-means算法。
k-means算法根据每个数据点和其周围数据点的距离，将数据划分为k个簇。
每个簇的中心点被称为聚类中心，用来表示该簇的特征。
k-means算法简单且易于理解，但在对非球形簇进行划分时表现不佳。
为了解决这个问题，一些改进的聚类方法被提出，如谱聚类和DBSCAN算法。
这些方法通过引入图论和密度的概念，可以更好地处理复杂的数据形状和噪声点。
除了降维和聚类方法，还有一些特定的可视化技术可以用于高维数据的可视化。
其中最常用的方法是平行坐标图。
平行坐标图通过将每个变量绘制在竖直的平行线上，然后将数据点连接起来，形成一条折线。
通过观察折线的形状和趋势，可以快速地了解数据的特征和模式。
然而，当数据的维度较高时，平行坐标图会变得非常密集和复杂，使得数据的分析和理解变得困难。
高维数据中的可视化分析方法
高维数据中的可视化分析方法随着科技的不断进步和数据的不断积累，高维数据已经成为了现代社会中的一大难题，而可视化分析方法则成为了解决高维数据分析难题的有效方法之一。
什么是高维数据？在统计学和计算机科学中，高维数据是指数据样本的特征维度非常高的数据集合。
比如，我们在对人脸进行识别时，往往会采用诸如面部轮廓、眼睛特征等多个特征来进行人脸的标识，因此所涉及到的数据维度就非常高。
在现实中，高维数据也广泛应用于生物信息学、自然语言处理、图形学等领域。
高维数据的分析问题高维数据看似为数据的分析增加了更多的信息，但实际上是一大难题。
高维数据所涉及到的数据维度过高，导致数据的可视化难度增加，人眼无法很好地理解其特征和规律，影响数据的分析和应用。
高维数据的可视化分析方法针对高维数据的可视化分析问题，学者们提出了一系列的可视化分析方法。
1. 散点图矩阵散点图矩阵是一种用于可视化较小维度的高维数据的方法。
它通过将不同特征两两组合成为散点图的形式展示出来，使得数据的特征更加直观。
例如，我们可以收集到一个人的年龄、收入、家庭规模、居住区域、借贷记录等多个特征，而散点图矩阵则可以将这些特征两两组合，形成多个散点图展示出每个特征之间的关系，帮助我们进行数据的特征化和分析。
2. t-SNE算法t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 算法是一种用于较大维度的高维数据降维的方法。
该算法通过在高维空间中计算数据之间的相似性，将数据转换到低维空间中，使得数据在低维空间中，不同类别之间更加分离。
例如，在进行分类的问题中，t-SNE算法可以将高维的特征数据下降到两维平面上，形成分布状的数据点，从而进行分类和预测等问题。
3. 基于网络的可视化方法基于网络的可视化方法是一种针对高维数据可视化问题的常见方法。
它通过不同维度之间的网络连接关系，可视化高维数据，并帮助我们理解数据之间的关系。
高维数据的可视化技术研究
高维数据的可视化技术研究随着科技的不断发展，人们的数据需求也越来越大，特别是在大数据时代，当我们面对海量的信息时，如何将数据表达出来成为一个非常重要的问题。
而高维数据，由于数据量大且数据之间关联复杂，往往让人难以理解。
这时候，可视化技术就显得尤为重要。
一、高维数据的概念在说高维数据的可视化技术前，我们需要了解它的概念。
高维数据是指具有多个属性，每个属性都可以称为一个维度。
例如，一张图片有高度、宽度、颜色等多个属性，那么这张图片就是一个三维数据。
更高维的数据可能无法直观表现，因此需要可视化技术的帮助。
二、高维数据的可视化技术那么高维数据的可视化有哪些技术可以使用呢？以下是一些常见的技术：1. 单一维度分析法单一维度分析法通常是将每一个属性分别展示到一个图表中。
例如，对于一个四维数据，可以将每个属性分别展示到四个图表中，然后进行分析。
这种方法的优点在于直接，但是对于更高维的数据，展示成上百个图表，会增加分析的难度。
2. 降维法降维是指将高维的数据转化为二维或三维数据，降低数据的维度。
这种方法的优点是直观，可以将数据可视化展示。
但是降维过程也可能会损失掉数据中的一些信息。
3. 点聚类法点聚类法是指对于高维数据的每一对属性，绘制点之间的关系图，然后观察点的聚类情况。
相似的点会聚集在一起，不相似的点则分散在图中。
这种方法的优点在于可以清晰地看到数据的聚类情况。
4. 热力图法热力图法是指将每个数据点作为一列，在图形中形成一列，然后将所有的列叠加在一起形成一个图形，最后阅读这张图形来获得数据的信息。
这种方法的优点在于可以看到数据的整体形式，但是可能需要一定的数据前置处理。
5. 大屏幕可视化法大屏幕可视化是指将高维数据以大屏幕的形式呈现展示。
这种方法的优点是可以将更多的数据展示在一个画面中，同时也可以对数据进行一些辅助展示，如声音、光线效果等。
三、高维数据的可视化技术研究现状那么高维数据的可视化技术目前的研究现状如何呢？目前，国内外的研究者正在不断探索高维数据的可视化技术。
高维数据可视化方法及应用研究
高维数据可视化方法及应用研究摘要：随着人工智能和大数据技术的发展，高维数据的处理和分析变得日益重要和困难。
高维数据可视化是一种通过可视化技术将高维数据转化为可理解的可视形式的方法。
本文将介绍高维数据可视化的方法和应用，并讨论其在不同领域中的价值和挑战。
引言：在过去的几十年间，随着计算机技术和数据采集能力的飞速发展，我们可以获取到越来越多的数据。
然而，这些数据往往是高维度的，即具有大量的特征变量。
传统的二维或三维数据可视化方法无法直接应用于高维数据，因此高维数据可视化技术的研究和应用变得至关重要。
一、高维数据可视化方法1.1 降维方法降维是高维数据可视化的一种常用方法。
通过将高维数据映射到低维空间，我们可以更容易地理解和呈现数据。
常见的降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和多维尺度分析（MDS）。
这些方法可以将高维数据转换为二维或三维数据，以便进行可视化。
1.2 聚类方法聚类方法是通过将相似的数据点分组，将高维数据转化为不同的类别。
常见的聚类方法包括k-means聚类、层次聚类和密度聚类。
通过对高维数据进行聚类并进行可视化，我们可以发现数据中的隐藏模式和结构。
1.3 投影方法投影方法是通过将高维数据投影到特定的子空间，以便在二维或三维空间中进行可视化。
投影方法包括平行坐标、散点矩阵和树状地图等。
这些方法在保留数据关系的同时，将高维数据转化为易于理解的形式。
二、高维数据可视化应用2.1 生物医学领域在生物医学领域，高维数据可视化方法被广泛应用于基因表达数据、脑影像数据和疾病数据的分析。
通过可视化高维数据，生物学家和医生可以更好地理解数据中的模式和关联，以帮助他们发现新的治疗方法和疾病机制。
2.2 金融领域在金融领域，高维数据可视化可以帮助分析师和交易员更好地理解和预测市场动态。
通过可视化交易数据、经济指标和股价走势等高维数据，金融专业人员可以更准确地判断市场趋势和风险，从而做出更明智的投资决策。
第9 章 跨媒体数据可视化-SDU
基于超图的社交照片可视化
视频数据可视化
线性播放的“视频流”
可视化增强：
非线性“视频浏览” 提高自动视频分析算法性能 检测视频中的物体、特征等
视频概要可视化
生成视频流线
Matthew O.
Ward, Zhenyu
Guo.Visual Exploration of Time-Series Data with Computer Graphics Forum, pages 701-710. 2011.
微博信息的可视化
微博信息的可视化
日志数据可视化
日志数据来源
商业金融
商业交易：淘宝、京东 金融交易：支付宝 集群网络：网络、云计算：车联网、RFID、视频 通信：蓝牙设备、手机通话
移动互联网
社交网络事件探测
社交网络可视化的挑战
网络规模增大造成的可读性降低
跨媒体信息融入社交网络（形成异构网络）
微博可视化
微博（Microblog）
新兴网络媒体：
文本（博客） 社交网络 新闻媒体
基于用户关系的信息分享、传播、获取平台 微博数据研究：数据分析领域热点话题
数据类型
显式内容
文本：个人心情；文章；新闻报道等 图像、视频
节点-链接形式
圆形布局
力引导结果
基于社区发现的简化
V. Blondel, J. Guillaume, R. Lambiotte and E. Lefebvre. Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, vol. 2008, no. P10008, 2008
大数据时代的高维数据可视化技术
大数据时代的高维数据可视化技术一、引言随着信息技术的发展，数据量呈现高速增长，从而导致了信息海量化、信息密度的增大及数据属性的多样性，同时也使得处理数据变得更加复杂。
在这种情况下，如何更好地利用数据，揭示其中的规律与趋势成了当下热门话题。
然而，由于数据的维数不断升高，难以以简单的2维或3维可视化技术达到数据的完整呈现，因此需要大数据时代的高维数据可视化技术。
二、高维数据可视化技术综述高维数据可视化，是指将超过二维或三维的数据，通过一系列技术手段，以可视化的形式表达出来，使得人们可以从多个方面去观察、理解、识别数据在不同维度中的规律和特征。
2.1 一维可视化技术在一维数据可视化时，通常通过柱状图、条形图、折线图等方法来进行数据呈现。
例如，柱状图能够将数据以长方形柱状进行表达，通过不同的颜色、粗细、高低等因素进行区分，进而直观地展现出数据的大小差异。
2.2 二维可视化技术针对二维数据的可视化技术，大多使用散点图、热力图、饼图、散点矩阵等图表来呈现。
其中，热力图通过对数据的颜色度量，能够直观地表达出数据的分布特征；散点矩阵则可以同时呈现多个属性的关系，能够在多维度间直观地展示出数据集内在的关系。
2.3 多维可视化技术针对高维数据集的可视化技术，通常采用的方法主要有平行坐标系、矩阵散点图、t-SNE等。
平行坐标系是一种高效的技术手段，可以同时以笛卡尔坐标系内的每一个坐标轴为一维空间，实现了在同一画布中处理多个维度数据的能力，能够帮助用户在揭示数据规律方面起到关键作用。
矩阵散点图以及t-SNE技术则是通过降维技术和划分层级的方式来处理多维数据的可视化。
三、高维数据可视化技术的发展趋势3.1 混合型可视化技术混合型可视化，是一种通过多种可视化方法进行融合展示的技术，在高维数据量大的情境下，能够更好地展现数据的关联性和规律性。
例如，PowerBI等软件可以通过多种图表和可视化形式进行混合展示。
3.2 可交互式可视化技术一旦发现了关键数据则必须进行数据的探索和更深的分析，这就要求可视化技术具备交互性，让用户能够根据自己的需要去自由地进行动态调整和数据的筛选、切换、交互式的探索，这样能够更好地了解数据的本质和规律。
高维数据可视化技术的研究
高维数据可视化技术的研究在今天的信息时代，数据已经成为一种极其宝贵的资源，无论是企业、科研机构、还是政府机构，都需要对海量、高维数据进行处理和分析。
然而，这些数据普遍存在高维、复杂、抽象的特点，因此需要借助高维数据可视化技术来帮助人们理解和分析这些数据。
本文将探讨高维数据可视化技术的研究现状和发展趋势。
一、高维数据的特点及可视化挑战首先，我们来了解一下高维数据存在的特点。
相比低维数据，高维数据存在以下几个问题：1. 维度灾难：当数据的维度增加时，需要的样本数量呈指数级增长，导致数据稀疏、冗余和复杂性增加。
2. 多样性：高维数据往往具有多个参数，因此其变化情况可以呈现多样性，这就增加了可视化的难度。
3. 高度抽象性：高维数据的表示往往是非常抽象和复杂的，很难用一个可视化方法来直观地展示这些数据。
面对上述问题，可视化技术需要同时考虑数据的内涵和外延，以达到直观、准确和易于理解的效果。
二、高维数据可视化的方法和技术在研究高维数据可视化技术时，一般可以从以下几个方面入手：1. 降维技术常用的降维技术包括PCA、LLE等，其主要作用是将高维数据映射到低维空间中，以便于我们对数据进行可视化和分析。
相较于高维空间，低维空间有更好的可视化性质。
2. 可视化算法常用的可视化算法包括t-SNE、UMAP等，其中t-SNE可以将高维点映射到低维空间中，并将类似的点映射到附近，从而形成一种更为直观的结构。
3. 可视化工具常用的可视化工具包括D3.js、Matplotlib等，这些工具可以帮助我们将数据展示出来，并进行交互式的探索和分析。
三、高维数据可视化技术的应用高维数据可视化技术可以在多个领域中得到应用，比如：1. 数据挖掘：通过对高维数据的可视化，我们可以更好地理解数据的内在结构，从而进行数据挖掘和分析。
2. 生物信息学：生物信息学领域中有许多高维数据，比如基因表达数据等。
通过高维数据可视化技术，我们可以更好地研究这些数据，发现潜在的规律和模式。
高维数据的处理与可视化
高维数据的处理与可视化随着信息时代的到来，我们生活中产生的数据量越来越大，而数据也不再是简单的一维或二维数据，更多的数据呈现出高维的特征。
比如，一篇论文可能会拥有海量的关键词、作者、时间等信息，或者一款游戏的用户可能会分别记录着玩家的各种行为、技能、等级等等，这些都是高维数据的表现形式。
而高维数据的处理和可视化也因此变得愈加重要。
一. 高维数据的特点在分析高维数据前，我们需要了解什么是高维数据。
高维数据在数学上表示为n维空间（n > 3），其中每个维度代表数据的一个特征。
这些特征可以是连续或离散的，可以是数值或类别型的。
高维数据的特点如下：1. 维度增加：随着特征数据的增加，数据所占用的维度会急剧上升。
2. 稀疏性增加：高维数据通常会表现出“稀疏性”（稀疏矩阵），也就是说，数据中大部分元素都是0，只有很少一部分元素是非零的。
3. 噪声增加：由于高维数据的复杂性和稀疏性，数据中可能存在大量的“噪声”，这使得高维数据的分析显得更加困难。
4. 过拟合：在高维数据上训练机器学习模型时，为了使模型更准确地预测，有时候会出现过拟合的情况。
二. 高维数据的处理处理高维数据的过程通常包括：数据集的探索，特征选择，降维，聚类等。
其中降维是一种常见的数据处理方法。
降维的主要目的是在保留数据特征的前提下，减少数据的维度，简化数据集，从而提高数据分析和计算的效率。
常见的降维方法包括：1. PCA主成分分析：它是一种基于线性代数的方法，通过将高维数据映射到一个较低维的子空间中，在保留最大数据方差的同时，减少数据的冗余信息。
PCA 应用广泛，包括图像和语音识别等领域。
2. t-SNE分布式随机邻域嵌入：t-SNE是一种高效的非线性降维方法，它不仅减少了数据的维度，同时也保持了降维前后的数据特征相似度，从而更好地保留原始数据的结构信息。
3. LLE局部线性嵌入：LLE是一种基于流形的降维方法，它通过邻域关系来估计数据样本的局部线性关系，并通过全局最优化技术来减少数据集的维度。
高维数据可视化方法及其在图形图像处理中的应用
高维数据可视化方法及其在图形图像处理中的应用随着科技的发展，我们所处理的数据不再限于传统的二维数据，而是涉及到高维数据的处理。
高维数据是指具有多个特征或属性的数据集，例如在图形图像处理中，我们常常需要处理具有多个像素点和颜色通道的图像数据。
而高维数据的可视化方法，能够帮助我们更好地理解和分析这些复杂的数据。
本文将介绍一些常用的高维数据可视化方法，并探讨其在图形图像处理中的应用。
一、高维数据可视化方法1. 散点图矩阵散点图矩阵是一种常见的高维数据可视化方法，它将每个属性或特征与其他属性或特征进行两两组合，得到一个矩阵。
矩阵中的每个单元格都是一个散点图，通过这种方法可以直观地展示出不同属性之间的关系和分布情况。
2. 主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的降维技术，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间，从而提取出最重要的特征。
在可视化中，我们可以将主成分分析用于高维数据的降维，并将降维后的数据可视化为二维或三维图形，以便更好地理解和分析数据。
3. t-SNEt-SNE是一种非线性降维方法，它可以在保持数据之间的局部关系的同时，将高维数据映射到低维空间。
t-SNE在可视化中被广泛应用，可以帮助我们观察到数据集中的聚类和分布情况。
4. 平行坐标图平行坐标图是一种可视化多维数据的方法，它通过在同一图表中绘制多个垂直的轴线和变量之间的连接线，展示出不同变量之间的关系和趋势。
平行坐标图可以很好地展示出高维数据集中变量之间的相关性和差异。
二、高维数据可视化在图形图像处理中的应用1. 图像特征提取在图形图像处理中，图像的特征是用来描述和区分不同图像的属性。
而在高维数据可视化中，可以利用降维和可视化方法，将图像的高维特征投射到低维空间。
通过观察和分析低维空间中的数据分布，可以更好地理解和提取图像的特征。
2. 图像分类和识别图像分类和识别是图形图像处理中的重要任务之一。
高维数据可视化方法可以帮助我们在图像分类和识别中更好地理解和分析图像数据。
高维数据可视化的主要方法
高维数据可视化的主要方法随着科技的发展和数据的爆炸式增长，我们面临的数据越来越高维。
高维数据的特点是维度多、样本稀疏，给数据分析和可视化带来了巨大的挑战。
为了更好地理解和分析高维数据，研究人员提出了许多高维数据可视化的方法。
本文将介绍几种主要的高维数据可视化方法。
1. 散点矩阵图散点矩阵图是一种常用的高维数据可视化方法。
它通过绘制数据集中每两个维度之间的散点图，可以直观地展示出各个维度之间的关系。
每个散点代表一个样本，不同的颜色可以表示不同的类别。
散点矩阵图可以帮助我们找出高维数据中存在的规律和异常值。
2. 平行坐标图平行坐标图是一种常用的高维数据可视化方法，它可以显示多个维度之间的关系。
在平行坐标图中，每个维度表示为垂直于坐标轴的一条直线，每个样本则表示为连接各个维度的折线。
通过观察这些折线的形状和走势，我们可以发现高维数据中的模式和异常。
3. t-SNEt-SNE是一种降维算法，可以将高维数据映射到二维或三维空间中进行可视化。
t-SNE通过计算样本之间的相似度，然后在低维空间中保持相似度关系，将高维数据映射到低维空间。
这样一来，我们可以通过观察降维后的数据点在二维或三维空间中的分布情况，来了解高维数据中的结构和聚类情况。
4. 主成分分析（PCA）主成分分析是一种常用的降维方法，可以将高维数据映射到低维空间中。
主成分分析通过线性变换将原始数据的维度降低，同时保留最大方差的特征。
这样一来，我们可以用较低维度的数据来表示高维数据，方便可视化和分析。
5. 矩阵散点图矩阵散点图是一种可视化高维数据的方法，适用于数据之间存在复杂关系的情况。
在矩阵散点图中，每个维度都用一个坐标轴表示，每个样本则表示为一个散点。
通过绘制不同维度之间的散点图，我们可以观察到高维数据的内在结构和规律。
6. 树状图树状图是一种将高维数据可视化为树状结构的方法。
在树状图中，每个节点代表一个维度，树的根节点代表整个数据集。
通过观察树状图的结构和分支情况，我们可以发现高维数据中的聚类和相似性。
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。
高维数据可视化技术的研究与应用
高维数据可视化技术的研究与应用随着互联网的普及和大数据的兴起，人们面对的数据量越来越庞大、越来越高维。
如何更好地展现这些高维数据并从中提取有用信息成为了数据分析和机器学习等领域研究的热点之一。
在这样的背景下，高维数据可视化技术应运而生，在各个领域得到了广泛的应用。
一、这里先来介绍一下什么是高维数据可视化。
首先我们应该理解高维数据是什么。
在数学和统计学中，我们将某个数据集中的每个元素都看作是这个数据集中的一个向量，而这个向量的维数就是数据集中每个数据点的属性或特征数量。
例如，我们有一个由20个球员组成的篮球队，我们可以将每个球员的身高、体重、得分等作为一个向量的维度，代表着一个球员在这些方面的特征。
这个向量的长度就是这个篮球队的数据集的向量空间中的“维度”。
那什么是高维数据可视化呢？简单来讲，可视化高维数据，就是将高维数据图形化地表示出来。
因为人类的视觉系统和空间感知能力优越，我们更容易识别洞察低维数据。
通过将高维数据的特征映射到二维或三维空间中来可视化，我们可以更清晰地解读和理解数据。
二、高维数据可视化技术的应用1. 数据分析高维数据可视化在数据分析中是十分重要的。
在金融、生物、天文等领域，数据往往具有高度复杂性和高维度。
通过可视化的方式，我们可以更清晰地理解数据，从而发现数据中隐含的规律和信息，如异常点，特征相关性，分类情况等。
在金融领域，高级可视化技术可以用于制定投资策略，预测股市趋势，鉴别金融欺诈等。
在科学研究中，生物领域的染色体可视化、肿瘤生长可视化等也是高维数据可视化在生物领域的应用场景。
2. 机器学习在机器学习中，特征选择是一个很常见的任务。
在特征选择过程中，我们需要找到有区分度的特征，去除低质量特征，因为过多特征会导致模型过拟合，使得训练出的模型效果不佳。
高维数据可视化技术可以帮助我们将众多特征的信息整合展示，来帮助我们进行更好的特征选择。
另外，可视化还可以帮助我们检测和去除数据失真或者噪声干扰，进而提升模型的精度和效能。
高维数据可视化研究及其在情报分析中的应用
高维数据可视化研究及其在情报分析中的应用随着数据时代的到来，我们面对着越来越多、越来越复杂的数据。
这些数据包含的信息非常丰富，但也使得我们的数据分析变得更加困难。
其中，高维数据是我们在处理数据时面临的一个重要问题。
如何对高维数据进行可视化，让更多的人能够理解和利用这些数据就成为了一个非常值得研究的课题。
一、高维数据的问题在很多领域中，数据都呈现出高维的特点。
例如，在生物学中，一个基因可能拥有上千个码组，而每个码组又有自己的特征，这些特征结合在一起就可以表达出一个生物的特性。
同样的，在金融中，一家公司可能有几百项财务指标，这些指标反映了该公司的各个方面，从而印证了这家公司的财务状况。
这些数据都是由多个维度组成的，而在常规的二维或三维数据可视化方法下，我们很难将其中的关系展现出来。
二、高维数据可视化技术的发展为了解决高维数据的可视化问题，学术界和工业界都投入了大量的研究和发展。
许多高维数据可视化技术已经得到了广泛的应用和认可。
1. 经典降维方法经过降维处理之后，数据将从高维度变为二维或三维。
其中最经典的降维方法是PCA(Principal Component Analysis)算法，该算法能够将高维数据的维度转换到一组正交的空间，从而最大程度上保留了原始数据的信息，同时显著提高了数据的可视化效果。
PCA算法在语音、图像等领域中应用广泛，但是它不能保证聚类效果。
2. 映射方法映射方法是通过优化数据的一些映射规则或者结果来实现高维数据可视化的技术。
其中最典型的是t-SNE算法，它可以将高维数据映射到低维度空间内，并且保留高维空间中的聚类结构。
t-SNE算法成功地应用于图像领域，但是其性能在其他领域中存在一些不稳定性。
3. 网络方法网络方法是通过构建数据的网络结构，利用网络的形状和结构来方便地展示高维数据的映射结果。
具体而言，通过计算数据之间的近似局部相关性，构建数据的网络，并按照数据之间的关系进行布局。
高维数据可视化的算法与模型
高维数据可视化的算法与模型随着科技的进步和社会信息量的爆炸式增长，高维数据的处理和分析越来越成为了人们关注的焦点。
在过去，我们主要使用二维或者三维的图表来展示数据，但是在高维数据的情况下，这种方法已经无法满足我们的需求。
因此，高维数据可视化成为了一个非常重要而且具有挑战性的问题。
高维数据存在一个问题，那就是数据的维数过高，导致我们难以将其表示出来。
为了解决这个问题，我们需要通过一些算法和模型来降低数据的维数，使其可以在我们可以理解的范围内进行呈现。
一、PCA算法PCA（Principal Component Analysis）是常见的用于高维数据降维的算法。
其主要思想是将高维空间中的数据映射到低维空间中去，同时尽可能地保留数据集的总体特征。
具体实现方法为：首先将数据中心化，然后计算协方差矩阵，接着对协方差矩阵进行特征值分解，选取前k个特征向量组成投影矩阵，将原始数据投影到该矩阵上，即可得到降维后的数据集。
二、 t-SNE算法t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是另一种常见的高维数据可视化算法。
它的主要思想是通过将高维数据映射到低维空间中，来使其能够在图表中显示出来。
该算法在计算复杂的非线性关系时效果特别明显。
具体的实现方法为：首先计算两两数据点之间的相似度，然后通过高斯分布方法将相似度转化为条件概率，根据低维和高维空间之间的相似性最小化Kullback-Leibler散度，来进行映射。
三、 UMAP算法UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种新型的高维数据降维算法，其将局部拓扑结构和几何结构相结合，通过优化流形拓扑结构来实现高维数据的可视化。
具体的实现方法为：首先构建数据的近邻图，然后运用随机游走的方法来计算相似性权重，接着优化流形拓扑结构，即通过最小化距离守恒的局部性质来进行降维。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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平均的人脸
重建
90%的方差是可以被前50个特征向量捕获
只需50张基图像就可以重建存在的人脸
基于PCA的可视化过程
问题：
• 主成分难以理解 • 空间转换难以联系
方法：
• 基于PCA的可视化过程
Müller et al. APVIS 2006
用第一主成分排列数据
关联映射空间和原始空间
多维尺度分析（MDS）
基于数据集相似程度的降维方法
在某些情况下，只能够衡量数据点之间的距离
多维尺度分析（MDS）
输入 数据点X间的相似矩阵M，以及投影的维度K 输出 所有数据点在K维平面上的坐标Y 投影空间（平面）中点对间的相似度尽量逼近原 始空间的相似度
目标函数
MDS与PCA
如果将数据点的相似度定义为数据点之间的 欧氏距离，那么MDS等价于PCA
/photos/twitteroffice/5681263084
Twitter broke Bin Laden’s death
10:24 pm: Keith Urbahn tweets about Osama rumor
/photos/twitteroffice/5681263084
第二主成分
* * * * * * * * * * ** * * * * * * *
原始坐标轴
数据点
主成分分析（PCA）
• 最大化投影后的方差 • 最小化投影后的损失
* * * * 第一主成分 *
第二主成分
* * * * * * * * * * ** * * * * * * *
原始坐标轴
数据点
方差 （1/2）
/photos/twitteroffice/5681263084
Did Twitter Break the news?
Tweets posted between 10:20 and 10:45 pm
/photos/twitteroffice/5681263084
MDS允许定义不同的相似度，因而更加灵活
实例：美国地图
已知一些城市间的距离
MDS的结果
MDS的运用案例分析
Cui et al. IEEECG&A 2010
文档数据
文本分析
商业咨询和情报分析
字云
字云
不适合做对比分析
直接的方法
挑战 (1/2)
富有语义意义布局 V.S. 紧凑的布局
挑战(2/2)
1200
Mentions per min
1000 800 600
@keithurbahn @jacksonjk @brianstelter
400
200
0
22:21 22:23 22:25 22:28 22:30 22:33 22:35 22:37 22:39 22:41 22:43 22:45
Time
11:30 pm: Pres. Obama begins remarks
/photos/twitteroffice/5681263084
Data
• • • • May 1st 10:20 pm EST – May 2nd 12:20 am EST “laden” 614,976 tweets Sampled (roughly 10%)
方差描述变量的信息量
y x * * * * * * * * * * ** * * * * * * *
Noise
Hale Waihona Puke * * * * Signal *
数据点
方差 （2/2）
最大化投影后的方差
特征向量
特征值谱
PCA 应用于脸部数据
64 x 64 = 4096
PCA 应用于脸部数据
把每个脸部重建为一系列人脸基或特征人脸的线性组合
Who generated the buzz?
100 accounts mentioned in 18.10% of sampled tweets
Mainstream media Media people Twitter celebrities Real-life celebrities Blogs Political people & org “Osama”, “Jesus” News aggregators Others 26 @cnn, @nytimes, @cnnbrk 18 @jacksonjk, @brianstelter 16 @nzafro, @yourfavwhiteguy 15 @stevemartintogo, @kimkardashianb 6 @realmorte, @ugglytruth 4 @barackobama, @whitehouse 4 @real_bin_laden, @osamabinladen 3 @breakingnews, @usabreakingnews 5 @jtalarico328, @realliltunechii
基于线的方法——线图、平行坐标、径向轴 基于区域的方法——柱状图、表格显示、像素图、 维度堆叠、马赛克图 基于样本的方法——切尔诺夫脸谱图、邮票图
高维数据呈现方法
基于点的方法——散点矩阵、径向布局
基于线的方法——线图、平行坐标、径向轴 基于区域的方法——柱状图、表格显示、像素图、 维度堆叠、马赛克图 基于样本的方法——切尔诺夫脸谱图、邮票图
年龄 23 18 53
性别 男 女 男
教育程 度 大学 高中 初中
籍贯 上海 浙江 广东
简单的思路
增加视觉通道，以表达更多的属性信息
散点的形状、填充形式、颜色、大小等
简单的思路
多视图协调关联
更高维度
高维数据可视化
数据变换
降低维度
使用线性或非线性变换把高维数据投影到低维空间
投影保留重要的关系（无信息损失；保持数据区分等 ）
第12章 高维数据可视化
山东大学计算机科学与技术学院
蒋志方
目录
数据维度 高维数据可视化
数据变换
数据呈现
数据交互
数据维度
一维数据
二维数据
三维数据
Elmqvist et al. IEEE TVCG 2008
多维数据
身高 张三 李四 赵五 … 180cm 168cm 175cm
体重 65kg 55kg 75kg
Hu et al. ACM CHI 2012
Twitter broke Bin Laden’s death
/photos/twitteroffice/5681263084
Twitter broke Bin Laden’s death
9:45 pm: White House announces Pres. Obama speech
稳定的动态布局
基本概念
一个话题由一组语义相关的关键词所定义
两个关键词如果经常在文本集里面出现在一起 ，他们就被认为是语义相关的
我们的方法
基于上下文的动态字云可视化方法
语义关系和空间利用 多个字云之间的稳定布局
系统总揽图
趋势线图 + 动态字云
字云的相似度
基于信息熵
H(X): X所含的信息 H(X;Y): X和Y所共有的信息 H(X|Y): X所独有的信息
•
Classifier
• • •
% of tweets classified as certain
0.2 0.4 0.6 0.8
Keith Urbahn ABC, NBC and 1 CBS
0
Did Twitter convince its audience?
Time
Obama speech
22:21 22:28 22:35 22:41 22:46 22:51 22:55 22:59 23:02 23:06 23:09 23:13 23:16 23:20 23:23 23:27 23:30 23:34 23:37 23:41 23:45 23:48 23:52 23:56 0:00 0:05 0:10 0:15
News breakers
@jacksonjk: Jill Jackson – CBS News Capitol Hill producer @keithurbahn: Keith Urbahn - Chief of staff of former defense secretary Donald Rumsfeld @brianstelter: Brian Stelter – New York Times reporter
基于力的字云生成
Example: AIG News Data
13,828 articles (Jan. 14, 2008 to Apr. 5, 2009)
Example: AIG News Data
Example: Apple News
1933 news articles from NYT (1989-‐2009)
衡量当前时间点所独有的信息
关键词提取
1. 2. 3. 4. 对文档做分词，生成一个单词集合 用Porter Stemmer清理单词 生成一个co-occurrence graph 用LexRank提取关键词
生成初始字云
1. 生成关键词的相似矩阵 2. 利用MDS生成关键词的散点图
3. 将关键词放入相应的位置，利用力学模型 生成字云
散点矩阵
散点矩阵
使用一个二维散点图 表达每对维度之间的 关系 直观显示两个维度间 的相关性 散点图数目与数据维 度平方成正比
改进
使用自动方法寻找散点图矩阵中可能感兴趣的散点图
聚类特征 维度相关性特征
A. Tatu, G. Albuquerque, M. Eisemann, P. Bak, H. Theisel, M. Magnor, and D. Keim, “Automated Analytical Methods to Support Visual Exploration of High-Dimensional Data,” IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 17, no. 5, pp. 584–597, 2011.