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摘要:
数据维度相关性分析一直是数据分析领域的研究重点.传统的可视化方法可通过图形描述直观判断几个数据维度存在何种相关关系,但是难以解决维数灾难问题.一些数据挖掘方法虽然可行,但是难以把过程具象化,并且在一些应用场景下仍然需要可视化方法提供参数指导.提出了ASExplorer:一个探索高维数据维度相关性为目的的可视分析系统.该系统首先基于联合熵的维度重要性评价算法,帮助用户选择分析路径和过滤数据,然后基于以采样尺度为中心的交互探索方法,令用户可以同时探索多个数据维度在采样尺度变化时的关联关系.该系统适用于缺乏先验知识的数据集的早期分析过程,案例分析和用户研究验证了该系统的有效性.
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文献信息
篇名 ASExplorer:基于联合熵的多维相关性可视分析系统
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 高维数据 联合熵 数据可视化 可视分析
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 大数据与云计算
研究方向 页码范围 99-109
页数 11页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2002-0194
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
高维数据
联合熵
数据可视化
可视分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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