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, Kohonen Feature Map (eller Självorganiserande Karta, eller SOM) algoritm är bland de mest populära och allmänt använda visuella klusterteknik. 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 en bana kluster problem, visar sin potential att kombinera både oövervakad (maskin) och övervakad (mänsklig expert) bearbetning, i att producera lämpliga kluster resultat.
Det tillvägagångssätt som beskrivs av Schreck et al. REF gör det möjligt för användare att utnyttja befintlig domänkunskap och användarpreferenser genom att komma fram till förbättrade klusterkartor.
Visual cluster analysis of trajectory data with interactive Kohonen Maps
{'venue': '2008 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'journal': '2008 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}