ABSTRACT Korrelationsanalys är en av de viktigaste uppgifterna inom visualiseringsforskning och datautvinning. I detta dokument föreslås en ny olikhetsbevarande klusteralgoritm som karakteriserar inte bara tidsvarierande mönster utan också rumsliga positioner för att sammanfatta korrelationsanslutningen i multivariabla och tidsvarierande datauppsättningar. En temporal multivariabel struktur definieras för att uttrycka timlig information om en voxel i flerdimensionellt utrymme. Dessutom föreslås en metod baserad på mätning av strukturell likhetsindex för att beräkna skillnaden i tidsvarierande mönster. För att ytterligare utforska några onormala fenomen, är rumslig likhet inbäddad som rumsligt avstånd metrisk genom att bygga kärnan densitet uppskattning för grannskapet av varje voxel. För att kontrollera metodens effektivitet klassificeras voxlarna utifrån tidsvariationen och det rumsliga avståndet. Dessutom är kombinationerna av två mätvärden ombalanserade för att vara lämpliga för de olika datauppsättningarna. Det tillvägagångssätt som föreslås i detta dokument används för både syntetiska och verkliga datamängder för att visa dess användbarhet och effektivitet. INDEX TERMS Tidsvarierande mönster, korrelationsanalys, multivariabla data, multidimensionell densitetsberäkning, strukturell likhetsindexmätning.
Nyligen, Zhang et al. REF pro-posed en olikhet-bevarande klusteralgoritm och uppmätt korrelationsanslutning i multi-variable och tidsvarierande dataset.
Correlation Visualization of Time-Varying Patterns for Multi-Variable Data
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}