Datamängder med ett stort antal nominella variabler, vissa med hög kardinalitet, blir allt vanligare och behöver utforskas. Tyvärr är de flesta befintliga visuella utforskningsdisplayer utformade för att endast hantera numeriska variabler. Vid import av datamängder med nominella värden till sådana visualiseringsverktyg är de flesta lösningar hittills ganska förenklade. Ofta, tekniker som kartlägger nominella värden till siffror inte tilldela ordning eller avstånd mellan värdena på ett sätt som förmedlar semantiska relationer. Dessutom kan displayer som är utformade för nominella variabler vanligtvis inte hantera höga kardinalitetsvariabler väl. Detta dokument tar upp problemet med hur man kan visa nominella variabler i allmänna visuella prospekteringsverktyg utformade för numeriska variabler. Specifikt undersöker vi 1) hur man tilldelar ordning och avstånd mellan de nominella värdena, och 2) hur man minskar antalet olika värden att visa. Vi föreslår att nominella variabler förbehandlas med hjälp av en metod för distanskvalitetsklassificering (DQC) innan de importeras till ett visuellt prospekteringsverktyg. I distanssteget identifierar vi en uppsättning oberoende dimensioner som kan användas för att beräkna avståndet mellan nominella värden. I Kvantifieringssteget använder vi de oberoende dimensionerna och avståndsinformationen för att tilldela ordning och avstånd mellan de nominella värdena. I klassningssteget använder vi resultat från tidigare steg för att bestämma vilka värden inom en variabel som liknar varandra och därmed kan grupperas tillsammans. Varje steg i DQC-metoden kan utföras med en mängd olika tekniker. Vi utvidgade XmdvTool-paketet till att omfatta detta tillvägagångssätt. Vi utvärderade vår strategi för flera datamängder med hjälp av en rad olika utvärderingsåtgärder.
En sådan teknik, kallad Distance Quantification Classing (DQC), föreslogs av Rosario et al. REF. att beställa de kategorier som finns i en klassvariabel i en kategorisk datauppsättning med avseende på prediktorvariabler.
Mapping nominal values to numbers for effective visualization
{'venue': 'IEEE Symposium on Information Visualization 2003 (IEEE Cat. No.03TH8714)', 'journal': 'IEEE Symposium on Information Visualization 2003 (IEEE Cat. No.03TH8714)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}