Abstract-Interactive visualisering kräver översättning av data till ett skärmutrymme med begränsad upplösning. Medan för närvarande ignoreras av de flesta visualiseringsmodeller, innebär denna översättning en förlust av information och införandet av ett antal artefakter som kan vara användbara, (t.ex., aggregering, strukturer) eller distraherande (t.ex., över-plotering, skräp) för analysen. Detta fenomen observeras i parallella koordinater, där överlappande linjer mellan angränsande axlar bildar olika mönster, som representerar förhållandet mellan variabler som de ansluter. Men även för ett litet antal dimensioner är utmaningen att effektivt förmedla relationerna för alla kombinationer av dimensioner. Storleken på datasetet och ett stort antal dimensioner ökar bara komplexiteten i detta problem. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi Pargnostik, parallella koordinater diagnostik, en modell baserad på skärm-rymd mätvärden som kvantifierar de olika visuella strukturer. Pargnostikmätningar beräknas för par av axlar och tar hänsyn till displayens upplösning samt potentiella axelinversioner. Metriskerna omfattar antalet korsningar, korsningsvinklar, konvergens, överexplotering, etc. För att skapa en visualiseringsvy kan användaren välja från en rankad display som visar par av koordinataxlar och strukturerna mellan dem, eller undersöka alla möjliga kombinationer av axlar på en gång i en matrisskärm. Att välja de bästa axlarna layout är ett NP-komplett problem i allmänhet, men vi ger ett sätt att automatiskt optimera displayen enligt användarens preferenser baserat på våra mått och modell.
Den så kallade Pargnostics approach REF använder åtgärder för par av koordinater som antal linjekorsningar för att rangordna och välja bra vyer.
Pargnostics: Screen-Space Metrics for Parallel Coordinates
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}