....................................... DICON är en dynamisk ikonbaserad visualiseringsteknik som hjälper användare att förstå, utvärdera och justera komplexa flerdimensionella kluster. Det ger visuella signaler som beskriver kvaliteten på ett kluster samt dess flera attribut, och kan inbäddas i många typer av visualiseringar såsom kartor, scatter tomter och grafer. Abstract-Clustering som en grundläggande dataanalysteknik har använts i många analytiska tillämpningar. Det är dock ofta svårt för användare att förstå och utvärdera multidimensionella klusterresultat, särskilt kvaliteten på kluster och deras semantik. För stora och komplexa data behövs ofta statistisk information på hög nivå om klusteren för att användarna ska kunna utvärdera klusterkvaliteten, medan det krävs en detaljerad uppvisning av datans flerdimensionella attribut för att förstå klusterens betydelse. I detta dokument introducerar vi DICON, en ikonbaserad klustervisualisering som lägger in statistisk information i en multiattribut-display för att underlätta klustertolkning, utvärdering och jämförelse. Vi designar en trädkarta-liknande ikon för att representera en multidimensionell kluster, och kvaliteten på kluster kan enkelt utvärderas med den inbyggda statistiska informationen. Vi utvecklar vidare en ny layoutalgoritm som kan generera liknande ikoner för liknande kluster, vilket underlättar jämförelser av kluster. Användarinteraktion och minskning av skräp är integrerade i systemet för att hjälpa användare att mer effektivt analysera och förfina klusterresultat för stora dataset. Vi visar DICONs kraft genom en användarstudie och en fallstudie inom hälso- och sjukvårdsområdet. Vår utvärdering visar fördelarna med tekniken, särskilt till stöd för komplex multidimensionell klusteranalys.
DICON REF använder en trädkarta-liknande ikon för att koda datakluster som visar flera attribut och kvalitet på kluster.
DICON: Interactive Visual Analysis of Multidimensional Clusters
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}