多维数据集中高维数据可视化算法研究

• 作者: 张红军
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 多维 数据集 可视化 平行坐标系
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 110-113,118
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

多维数据集中包含海量的复杂高维数据,如何对这些数据进行科学的理解、分析和使用,是数据挖掘领域的一个重点和难点课题.针对传统可视化算法无法解决高维数据多属性的可视化问题,算法复杂、适用性较差的不足,提出基于快速数据聚类的可视化算法研究.算法构建了一种多维数据模型,采用三角多项式建立映射关系;对多维数据集做不同层次的划分,并基于聚类的效果筛选最佳聚类数;最后在平行坐标系基础上,对高维数据进行时序多维分析,提高算法鲁棒性.实验证明提出算法简洁易用,能够较好地实现对多维数据集中高维数据的理解和分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红军	贺州学院计算机科学与信息工程学院	17	51	4.0	6.0