Публикация:Зиновьев 2000 Визуализация многомерных данных
Материал из MachineLearning.
Зиновьев, А. Ю. Визуализация многомерных данных. — Издательство Красноярского государственного технического университета, 2000. — 180 с.
| BibTeX: |
@book{zinovyev00visualization,
author = "Зиновьев, А. Ю.",
title = "Визуализация многомерных данных",
publisher = "Издательство Красноярского государственного технического университета",
year = "2000",
numpages = "180",
url = "http://www.ihes.fr/~zinovyev/papers/ZinovyevBook.pdf",
language = russian
}
|
Аннотация
Визуализация данных — задача, с которой сталкивается в своей работе любой исследователь. К задаче визуализации данных сводится проблема представления в наглядной форме данных эксперимента или результатов теоретического исследования. Традиционные инструменты в этой области — графики и диаграммы — плохо справляются с задачей визуализации, когда возникает необходимость изобразить более трех взаимосвязанных величин.
С другой стороны, существует мощнейший инструмент изображения информации, привязанной к географической сетке координат. Это очень быстро развивающийся сегодня арсенал ГИС-технологий (ГИС — геоинформационные системы). К сожалению, как только исчезает подложка для изображения информационных слоев — географическая карта — все методы ГИС остаются не у дел.
В книге поставлена и до некоторой степени решена задача построения такой подложки для произвольного набора данных. С помощью неё можно визуализировать данные, одновременно нанося на подложку сопровождающую информацию (подписи, аннотации, атрибуты, информационные раскраски). Подложка, называемая картой данных, служит заменой географической карте там, где ее просто не существует. Принципиальное отличие в следующем: на географической карте соседние объекты обладают близкими географическими координатами, на карте данных близкие объекты обладают близкими свойствами.
Хорошей особенностью предлагаемых методов построения карт данных является то, что данные могут содержать пробелы — отсутствующие или недостоверные значения отдельных признаков. Такие точки данных также могут наноситься на карту.
Помимо роли подложки для нанесения информации, карта служит информационной моделью данных. Такая модель может решать важную задачу заполнения в данных пробелов. Эта способность может быть использована для правдоподобного прогнозирования поведения системы в задаваемых исследователем условиях.
Книга состоит из трех относительно независимых глав.
В первой главе изложение сделано максимально доступным. Здесь читатель не найдет ни одной формулы, зато обнаружит большое количество иллюстраций. Цель первой главы — дать читателю наглядное представление об используемых в данной области понятиях и приемах.
Вторая глава содержит математическое изложение алгоритмов и методов визуализации. Здесь уточняются понятия, введенные в первой главе. Цель второй главы — снабдить читателя всем необходимым для того, чтобы начать самостоятельную творческую деятельность в области визуализации данных.
Третья глава начинается с краткого описания программы визуализации данных ViDa Expert, в создании которой автор принимал непосредственное участие. С помощью этой программы было сделано большинство используемых в книге иллюстраций. Приведено несколько характерных примеров визуализации.
