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用于数据挖掘的多维数据可视化技术
引用本文:黄江涛,刘自伟,黄晓芳. 用于数据挖掘的多维数据可视化技术[J]. 兵工自动化, 2005, 24(3): 52-53
作者姓名:黄江涛  刘自伟  黄晓芳
作者单位:西南科技大学,计算机科学学院,四川,绵阳,621002;西南科技大学,计算机科学学院,四川,绵阳,621002;西南科技大学,计算机科学学院,四川,绵阳,621002
摘    要:用于数据挖掘的多维数据可视化技术,将多维数据通过平行坐标、圆形分段或多维缩放变换以二维图形显示.平行坐标用其坐标点显示变量,直线连接坐标点为折线.圆形分段以每个彩色像素点映射一个值,并将每一维的数据在不同区域显示.多维缩放则在尽可能保留数据点间距的同时,在低维空间内表示多维数据.

关 键 词:数据挖掘  数据可视化  平行坐标  圆形分段  多维缩放
文章编号:1006-1576(2005)03-0052-02
修稿时间:2004-11-16

Multi-Dimensional Data Visualization Technique for Data Mining
HUANG Jiang-tao,LIU Zi-wei,HUANG Xiao-fang. Multi-Dimensional Data Visualization Technique for Data Mining[J]. Ordnance Industry Automation, 2005, 24(3): 52-53
Authors:HUANG Jiang-tao  LIU Zi-wei  HUANG Xiao-fang
Abstract:For multi-dimensional data visualization (MDV) technique for data mining, multi-dimensional data is switched into two-dimensional graphics display through parallel coordinate, partitioning section of rotundity, multi-dimensional zoom. Variable is shown with coordinate mark of parallel coordinate, and coordinate marks are connected with beeline. Each colorized pixel point maps a value, and a dimensional data is displayed in different section for partitioning section of rotundity. For multi-dimensional zoom, the space between data points is reserved at the same time, multi-dimensional data is shown in two-dimensional space.
Keywords:Data mining  Data visualization  Parallel coordinate  Partition section of rotundity  Multi-dimensional zoom  
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