Visuell undersökning av multivariata data kräver vanligtvis projicering på lägre-dimensionella representationer. Antalet möjliga representationer växer snabbt med antalet dimensioner, och manuella utforskningar blir snabbt ineffektiva eller till och med ogenomförbara. I detta papper föreslås automatiska analysmetoder för att extrahera potentiellt relevanta visuella strukturer från en uppsättning kandidatvisualiseringar. Baserat på funktioner rangordnas visualiseringarna i enlighet med en specificerad användaruppgift. Användaren är försedd med ett hanterbart antal potentiellt användbara kandidatvisualiseringar, som kan användas som utgångspunkt för interaktiv dataanalys. Detta kan effektivt underlätta uppgiften att hitta verkligt användbara visualiseringar och potentiellt påskynda dataprospektering uppgift. I detta dokument presenterar vi rankningsåtgärder för såväl klassbaserade som icke klassbaserade Scatterplots och parallellkoordinater visualiseringar. De föreslagna analysmetoderna utvärderas på olika datauppsättningar.
I REF rangordnas visualiseringarna i enlighet med en specificerad användaruppgift, vilket motsvarar ett visst mått.
Combining automated analysis and visualization techniques for effective exploration of high-dimensional data
{'venue': '2009 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'journal': '2009 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}