Interaktiv undersökning av flerdimensionella datamängder är utmanande eftersom: (1) det är svårt att förstå mönster i mer än tre dimensioner, och (2) nuvarande system ofta är ett lapptäcke av grafiska och statistiska metoder vilket gör många forskare osäkra om hur man utforskar deras data på ett ordnat sätt. Vi erbjuder en uppsättning principer och en ny rank-för-feature ram som kan göra det möjligt för användare att bättre förstå distributioner i en (1D) eller två dimensioner (2D), och sedan upptäcka relationer, kluster, luckor, outliers och andra funktioner. Användare av vårt ramverk kan visa grafiska presentationer (histogram, boxplots och scatterplots), och sedan välja ett funktionsdetekteringskriterium för att ranka 1D eller 2D axelparallell projektioner. Genom att kombinera informationsvisualiseringstekniker (översikt, samordning och dynamisk fråga) med sammanfattningar och statistiska metoder kan användare systematiskt undersöka de viktigaste 1D- och 2D-axelparallellprojektionerna. Vi sammanfattar våra Graphics, Ranking och Interaktion for Discovery (GRID) principer som: (1) studie 1D, studie 2D, sedan hitta funktioner (2) ranking guider insikt, statistik bekräfta. Vi implementerade rank-för-feature ramverket i Hierarkical Clustering Explorer, men samma principer för dataprospektering kan göra det möjligt för användare att organisera sin upptäckt process för att producera mer noggranna analyser och extrahera djupare insikter i alla flerdimensionella dataprogram, såsom kalkylblad, statistiska paket, eller informationsvisualisering verktyg. Information Visualisering (2005) 4, 96-113.
Seo och Shneiderman REF presenterar rank-för-feature-ramverket för att hitta funktioner i högdimensionella data.
A Rank-by-Feature Framework for Interactive Exploration of Multidimensional Data
{'venue': None, 'journal': 'Information Visualization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}