Visuell-interaktiv klusteranalys ger värdefulla verktyg för att effektivt analysera stora och komplexa datamängder. På grund av önskvärda egenskaper och en inneboende predisposition för visualisering är Kohonen Feature Map (eller Självorganiserande Karta eller SOM) en av de mest populära och allmänt använda visuella klusterteknikerna. Algoritmens oövervakade karaktär kan dock vara ofördelaktig i vissa tillämpningar. Beroende på initiering och dataegenskaper, klusterkartor (kluster layouter) kan uppstå som inte uppfyller användarnas preferenser, förväntningar eller programmets sammanhang. Med tanke på SOM-baserad analys av bandata föreslår vi en omfattande visuell-interaktiv övervaknings- och kontrollram som utökar den grundläggande SOM-algoritmen. Ramverket implementerar den allmänna Visual Analytics-idén för att effektivt kombinera automatisk dataanalys med övervakning av mänskliga experter. Det ger enkla, men effektiva faciliteter för visuell övervakning och interaktiv kontroll av processen för att gruppera banan på godtyckliga detaljnivåer. Metoden gör det möjligt för användaren att utnyttja befintlig domänkunskap och användarpreferenser genom att komma fram till förbättrade klusterkartor. Vi tillämpar ramverket på flera bana kluster problem, visar sin potential att kombinera både oövervakad (maskin) och övervakad (mänsklig expert) bearbetning, i att producera lämpliga kluster resultat.
I REF föreslås en ram för interaktiv övervakning och kontroll av Kohonens kartor för att samla in data om banan.
Visual Cluster Analysis of Trajectory Data with Interactive Kohonen Maps
{'venue': None, 'journal': 'Information Visualization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}