【摘 要】
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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
【机 构】
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兰州理工大学计算机与通信学院,北京数字观星科技有限公司流影团队,清华大学自动化系
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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
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