Progressive Visual Analytics syftar till att förbättra interaktiviteten i befintliga analystekniker genom visualisering samt interaktion med mellanliggande resultat. En nyckelmetod för dataanalys är dimensionalitetsreduktion, till exempel för att producera 2D-inbäddningar som kan visualiseras och analyseras effektivt. T-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (tSNE) är en väl lämpad teknik för visualisering av högdimensionella data. tSNE kan skapa meningsfulla mellanliggande resultat men lider av en långsam initiering som begränsar dess tillämpning i Progressive Visual Analytics. Vi inför en kontrollerbar tSNE approximation (A-tSNE), som avlastar hastigheten och noggrannheten, för att möjliggöra interaktiv dataprospektering. Vi erbjuder realtidsvisualiseringstekniker, inklusive en densitetsbaserad lösning och en Magic Lens för att kontrollera graden av approximation. Med denna feedback kan användaren besluta om lokala förbättringar och styra approximationen under analysen. Vi demonstrerar vår teknik med flera datauppsättningar, i ett verkligt forskningsscenario och för realtidsanalys av högdimensionella strömmar för att illustrera dess effektivitet för interaktiv dataanalys.
Den kontrollerbara t-SNE approximationen infördes för byteshastighet och noggrannhet för interaktiv dataprospektering REF.
Approximated and User Steerable tSNE for Progressive Visual Analytics
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}