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基于PCA和平行坐标的高维数据可视化
High-dimensional Data Visualization Based on Principal Component Analysis and Parallel Coordinate
【摘要】 将平行坐标用于高维数据的可视化时,如果要展示的数据维太多,会发生可视化混乱。针对上述问题,提出一种结合主成分分析(PCA)和平行坐标的数据可视化方法PPCP。利用PCA方法对高维数据进行有效的降维处理,将降维后的数据进行平行坐标可视化展示。实验结果证明,该方法能有效地揭示高维数据之间的关系。
【Abstract】 Parallel coordinates can be used in high-dimensional data visualization,but when the data dimension to be displayed is too large,visual clutter may occur.This paper proposes a data visualization method named PPCP,which combines Principal Component Analysis(PCA) and parallel coordinate.PCA is used for effective dimension reduction on high-dimensional data,and the processed data are displayed in the way of parallel coordinate visualization.Experimental results show that it is effective to reveal the relationships among high-dimensional data.
【关键词】 主成分分析;
平行坐标;
可视化;
高维数据;
【Key words】 Principal Component Analysis(PCA); parallel coordinate; visualization; high-dimensional data;
【Key words】 Principal Component Analysis(PCA); parallel coordinate; visualization; high-dimensional data;
【基金】 湖南省自然科学基金资助重点项目(08JJ3131);湖南省研究生科研创新基金资助项目(CX2009B113);湖南省教育厅科学研究基金资助项目(09C649)
- 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2011年01期
- 【分类号】TP391.41
- 【被引频次】33
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