En av de vanligaste verksamheterna inom prospektering och analys av olika typer av data är kluster, d.v.s. Upptäckt och tolkning av grupper av objekt med liknande egenskaper och/eller beteenden. Vid klustring behandlas objekt ofta som punkter i multidimensionellt utrymme av egenskaper. Strukturellt komplexa objekt, såsom banor för rörliga enheter och andra typer av spatiotemporella data, kan dock inte representeras tillräckligt på detta sätt. Sådana data kräver sofistikerade och beräkningsintensiva klusteralgoritmer, som är mycket svåra att skala effektivt till stora datauppsättningar som inte passar i datorns huvudminne. Vi föreslår en strategi för att utvinna meningsfulla kluster från stora databaser genom att kombinera kluster och klassificering, som drivs av en mänsklig analytiker genom ett interaktivt visuellt gränssnitt.
Andrienko m.fl. REF presenterar ett tillvägagångssätt för att extrahera meningsfulla kluster från stora databaser genom att kombinera klusterering och klassificering, som drivs av en mänsklig analytiker genom ett visuellt gränssnitt.
Interactive visual clustering of large collections of trajectories
{'venue': '2009 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'journal': '2009 IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}