|
Научная визуализация
| Год выпуска: | 2017 |
| Квартал: | 4 |
| Том: | 9 |
| Номер: | 5 |
| Страницы: | 86 - 104 |
|
| Название публикации: |
ОБРАБОТКА И ВИЗУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ |
| Авторы: |
А.Е. Бондарев (Россия), В.А. Галактионов (Россия), Л.З. Шапиро (Россия) |
|
Статья рекомендована к печати программным комитетом Международной конференции «Визуальная аналитика» |
| Адреса авторов: |
А.Е. Бондарев
bond@keldysh.ru
Институт прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН, Москва, Россия
В.А. Галактионов
vlgal@gin.keldysh.ru
Институт прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН, Москва, Россия
Л.З. Шапиро
pls@gin.keldysh.ru
Институт прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН, Москва, Россия |
| Краткое описание: |
В работе рассматриваются задачи визуального анализа многомерных наборов данных. Для визуального анализа применяется известный подход построения упругих карт, описанный в работах [1-3]. Упругие карты используются в качестве методов отображения исходных точек данных во вложенные многообразия меньшей размерности для последующего анализа кластерных структур в исходном объеме данных. Уменьшая параметры упругости, можно проектировать поверхность карты, которая намного лучше аппроксимирует многомерный набор данных. Точки исследуемого объема данных проецируются на карту. Развертка карты на плоскость вкупе с отображением в пространство первых главных компонент позволяет получить представление о кластерной структуре многомерного набора данных. Построение упругих карт не требует априорной информации о данных и не зависит от характера данных, происхождения данных и т. д., что является важным преимуществом этого метода. В работе приведены результаты применения упругих карт для визуального анализа многомерных наборов данных различного происхождения. В частности, рассматривается задача анализа текстовой информации, представленной в виде многомерного массива частот совместного употребления глаголов и существительных. Описаны приемы обработки данных, позволяющие улучшить полученные результаты. Так, например, применение метода «квази-зум» позволяет существенно улучшить результаты в области сгущения точек изучаемого многомерного пространства. |
| Язык: |
Русский |
| DOI: |
http://doi.org/10.26583/sv.9.5.08 |
|
|
|
