【摘 要】
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针对多维时序数据可视分析过程中降维算法表现出的局限性,提出一种降维空间视觉认知增强的多维时序数据可视分析方法.在多维标度算法的基础上,通过正交变换使不同时间步投影
【机 构】
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浙江财经大学信息管理与工程学院,浙江大学CAD&,CG国家重点实验室,浙江理工大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61303133);浙江省自然科学基金(LY18F020024);全国统计科学研究重大项目(2015LD03);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1806);浙江省一流学科A类(浙江财经大学统计学)资助
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针对多维时序数据可视分析过程中降维算法表现出的局限性,提出一种降维空间视觉认知增强的多维时序数据可视分析方法.在多维标度算法的基础上,通过正交变换使不同时间步投影点的偏移最小化,帮助用户对感兴趣的时间模式进行有效的视觉认知及追踪;为避免投影点之间的相互遮挡,引入六边形对投影空间进行划分,增强用户对降维空间特征的视觉认知和交互;进而引入层次聚类方法对投影点进行聚类分析,帮助用户快速感知多维数据之间的关联关系;最后设计面向聚类特征时序演变的分组动画策略,突出相邻时间聚类特征的演化特点和时序模式.集成上述可视化
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