Abstract-visualization har visat sig vara ett kraftfullt och allmänt tillämpligt verktyg för analys och tolkning av multivariata data. De flesta visualiseringsalgoritmer syftar till att hitta en projektion från datarymden ner till ett tvådimensionellt visualiseringsutrymme. För komplexa datamängder som lever i ett högdimensionellt rum är det dock osannolikt att en enda tvådimensionell projektion kan avslöja hela den intressanta strukturen. Vi introducerar därför en hierarkisk visualiseringsalgoritm som gör det möjligt att visualisera den kompletta datamängden på toppnivå, med kluster och subkluster av datapunkter visualiserade på djupare nivåer. Algoritmen är baserad på en hierarkisk blandning av latenta variabla modeller, vars parametrar uppskattas med hjälp av algoritmen förväntan-maximering. Vi demonstrerar principen om tillvägagångssättet för en leksak datauppsättning, och vi tillämpar sedan algoritmen för visualisering av en syntetisk datauppsättning i 12 dimensioner som erhålls från en simulering av flerfasflöden i oljeledningar, och till data i 36 dimensioner som härrör från satellitbilder. En Matlab programvara implementation av algoritmen är offentligt tillgänglig från World Wide Web.
För att avslöja de intressanta lokala strukturerna i en komplex datauppsättning föreslås en hierarkisk visualiseringsalgoritm baserad på en hierarkisk blandning av latenta variabla modeller i REF.
A Hierarchical Latent Variable Model for Data Visualization
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}