【摘 要】
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随着科技的不断发展,在科学研究和日常工作中人们经常会遇到大量的高维数据,它们蕴含了极为丰富和相近的客观信息。如何直观的表示这些海量数据,或者从中获取用户感兴趣的隐藏的
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随着科技的不断发展,在科学研究和日常工作中人们经常会遇到大量的高维数据,它们蕴含了极为丰富和相近的客观信息。如何直观的表示这些海量数据,或者从中获取用户感兴趣的隐藏的信息与规律,一直是学者们不断追求的目标。可视化技术能将数据信息转变为直观的、以图形或图像形式表示的、随时间空间变化的物理现象或物理量呈现在用户面前,使用户能观测到传统意义上不可见的事物或现象,可视化方面的研究迅速发展。本文首先对信息可视化技术和多维可视化的常用方法进行研究,对各种技术的原理、特点以及交互手段进行了描述。其中在可视化过程中对于在数据可视化维度控制显示方面往往缺乏良好的指导,需要用户根据经验逐步试探性的对维度的排列顺序以及用于可视化显示的维数进行控制,这样一些重要规律可能被忽略。本文利用维相似度算法对数据维的排列顺序进行规划;采用属性相关分析算法对参与显示的维数进行控制。通过实验验证上述算法提高了可视化的显示效果。文章最后给出了一个篮球运动员技术指标分析系统的设计和重点部分的实现。篮球运动员的技术指标分析的内容具有多维性,并且多维数据存在一定的关系,用户需要动态地改变对比分析的内容,要求能够从多角度地展示数据,快速、准确地得到结果。本系统实现了多种可视化方法,可以使用户从不同侧面分析理解数据,通过简单的交互过程得到所需的可视化结果,并进一步验证维相似度算法和属性相关分析算法对多维数据可视化显示效果的提升,使用户更为便捷的对数据进行观察与分析,获得有效的信息。
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