Abstract-Correlation analys kan avslöja de komplexa samband som ofta finns bland variablerna i multivariata data. Men allteftersom antalet variabler ökar, kan det vara svårt att få en god förståelse för korrelationslandskapet och viktiga invecklade relationer kan missas. Vi introducerade tidigare en teknik som arrangerade variablerna i en 2D-layout, som kodar deras parvisa korrelationer. Vi använde sedan denna layout som ett nätverk för interaktiv beställning av axlar i parallella koordinatskärmar. Vårt nuvarande arbete uttrycker layouten som en korrelationskarta och använder den för visuell korrelationsanalys. I motsats till matrisdisplayer där korrelationer anges vid korsningar av rader och kolumner, förmedlar vår karta korrelationer genom rumslig närhet som är mer direkt och mer fokuserad på variablerna i spelet. Vi gör följande nya bidrag, några unika för vår karta: (1) vi utformar mekanismer som hanterar både kategoriska och numeriska variabler inom en enhetlig ram, (2) vi uppnår skalbarhet för ett stort antal variabler via en flerskalig semantisk zoomningsmetod, (3) vi tillhandahåller interaktiva tekniker för att utforska effekten av värdeklassificering på korrelationer, och (4) vi visualiserar datarelationer inom de delrymder som spänns av korrelerade variabler genom att projicera data till en motsvarande tesselation av kartan.
Zhang på al. REF införde en korrelationskarta, som uttrycktes som en 2D-layout av variabler som kodade deras parvisa korrelationer.
Visual Correlation Analysis of Numerical and Categorical Data on the Correlation Map
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}