Att hitta korrelationer mellan data är en av de viktigaste uppgifterna i många vetenskapliga undersökningar och upptäckter. Detta dokument behandlar frågan om att skapa en statisk volymklassificering som sammanfattar korrelationsanslutningen i tidsvarierande multivariata datamängder. I praktiken är det oöverkomligt dyrt att beräkna alla tidsbundna och rumsliga korrelationer för stora tidsvarianter av 3D-data. Vi presenterar ett urvalsbaserat tillvägagångssätt för klassificering av korrelationsmönster. Vårt provtagningsschema består av tre steg: att välja viktiga prover från volymen, att prioritera distansberäkning för provpar och att approximera volymbaserad korrelation med provbaserad korrelation. Vi klassificerar provvoxlar för att producera statisk visualisering som kortfattat summerar kopplingen mellan alla korrelationsvolymer med avseende på olika referensplatser. Vi undersöker också det fel som införts genom varje steg i vårt provtagningssystem när det gäller klassificeringsnoggrannhet. Domänforskare deltog i detta arbete och hjälpte oss att välja prover och utvärdera resultat. Vårt tillvägagångssätt är i allmänhet tillämpligt på analys av andra vetenskapliga data där korrelationsstudie är relevant.
Chen på al. REF presenterade ett provtagningsbaserat tillvägagångssätt för klassificering av korrelationsmönster, baserat på vilket en statisk volymklassificering skapades för att sammanfatta korrelationsanslutningen i tidsvarierande multivariata datamängder.
Static correlation visualization for large time-varying volume data
{'venue': '2011 IEEE Pacific Visualization Symposium', 'journal': '2011 IEEE Pacific Visualization Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}