Abstract-Dataset med ett stort antal dimensioner per dataobjekt (hundratal eller mer) är utmanande både för beräknings- och visuell analys. Dessutom har dessa dimensioner olika egenskaper och relationer som resulterar i undergrupper och/eller hierarkier över dimensionerna. Sådana strukturer leder till heterogenitet inom dimensionerna. Även om hänsynen till dessa strukturer är avgörande för analysen, kastar de flesta av de tillgängliga analysmetoderna över de heterogena förbindelserna mellan dimensionerna. I detta dokument introducerar vi konstruktion och användning av representativa faktorer för interaktiv visuell analys av strukturer i högdimensionella datauppsättningar. För det första presenterar vi ett urval av metoder för att undersöka undergrupperna i dimensionsuppsättningen och associera representativa faktorer med dessa grupper av dimensioner. För det andra introducerar vi hur dessa faktorer ingår i den interaktiva visuella analyscykeln tillsammans med de ursprungliga dimensionerna. Vi tillhandahåller sedan stegen i ett analytiskt förfarande som iterativt analyserar dataseten genom användning av representativa faktorer. Vi diskuterar hur våra metoder förbättrar analysprocessens tillförlitlighet och tolkningsbarhet genom att möjliggöra mer informerade val av beräkningsverktyg. Slutligen demonstrerar vi våra tekniker på analysen av resultaten av hjärnavbildningar som utförs över en stor grupp av försökspersoner. Index Terms-Interactive visuell analys, högdimensionell dataanalys.
REF Diskuterar problemen med de högdimensionella datamängderna och tillhandahåller även lösningen för att välja undergrupperna från datauppsättningarna och härleder sambanden mellan undergrupperna.
Representative Factor Generation for the Interactive Visual Analysis of High-Dimensional Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}