Att upptäcka och extrahera linjära trender och korrelationer i dataset är mycket viktigt för analytiker att förstå multivariata fenomen. Men nuvarande allmänt använda multivariata visualisering tekniker, såsom parallella koordinater och scatterplot matriser, misslyckas med att avslöja och illustrera sådana linjära relationer intuitivt, särskilt när mer än 3 variabler är inblandade eller flera trender samexisterar i datasetet. Vi presenterar en ny multivariat modell parameter utrymme visualisering system som hjälper analytiker upptäcka enstaka och flera linjära mönster och extrahera delmängder av data som passar en modell väl. Med hjälp av detta system kan analytiker utforska och navigera i modellparameterutrymme, interaktivt välja och tona mönster, och förfina modellen för noggrannhet med hjälp av beräkningstekniker. Vi bygger upp kopplingar mellan modellutrymme och datautrymme visuellt, vilket gör det möjligt för analytiker att använda sin domänkunskap under utforskningen för att bättre tolka de mönster de upptäcker och deras giltighet. Fallstudier med verkliga dataset används för att undersöka effektiviteten av visualiseringar.
Guo m.fl. REF presenterade en modell rymdvisualiseringssystem som hjälper användare att upptäcka linjära mönster i en datauppsättning.
Model space visualization for multivariate linear trend discovery
{'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']}