....................................... Översikt över ett klusterdiagram från SOMFlow som skapades under vår expertstudie för att analysera talintonation: Först identifieras en könseffekt (A) och tas bort med hjälp av en domänspecifik semitonnormalisering (B). Analytikern skapade mer detaljerade SOM för artificiella celler och lade till manuella annoteringar (C) för att filtrera buller som orsakas av mätfel. Den resulterande SOM avslöjar en relation till planen meta-attribute (D) och ytterligare datapartitioner gör det möjligt för analytikern att jämföra tonhöjd konturer av olika högtalargrupper. Abstract-Clustering är en central byggsten för dataanalys, som syftar till att extrahera annars dolda strukturer och relationer från råa dataset, såsom särskilda grupper som effektivt kan relateras, jämföras och tolkas. En uppsjö av visuella-interaktiva klusteranalystekniker har hittills föreslagits, men att komma fram till användbara kluster kräver ofta flera omgångar av användarinteraktioner för att finjustera data förbehandling och algoritmer. Vi presenterar en flerstegs Visual Analytics (VA) metod för iterativ klusterförfining tillsammans med en implementation (SMFlow) som använder Självorganiserande kartor (som) för att analysera tidsseriedata. Den stödjer prospektering genom att erbjuda analytikern en visuell plattform för att analysera mellanliggande resultat, anpassa de underliggande beräkningarna, iterativt partitionera data, och för att återspegla tidigare analytiska aktiviteter. Historien om tidigare beslut är explicit visualiseras i ett flöde diagram, vilket gör det möjligt att jämföra tidigare klusterförfiningar och utforska relationer. Vi utnyttjar ytterligare kvalitets- och intressanta åtgärder för att vägleda analytikern i upptäckten av användbara mönster, relationer och datapartitioner. Vi genomförde två paranalysexperiment tillsammans med en ämnesexpert inom talintonationsforskning för att visa att tillvägagångssättet är effektivt för interaktiv dataanalys, vilket stöder ökad förståelse av klusterresultat samt den interaktiva processen i sig.
SOMFlow REF kan iterativt facettera och förfina kluster, med historien om tidigare beslut visualiserade i ett flöde diagram.
SOMFlow: Guided Exploratory Cluster Analysis with Self-Organizing Maps and Analytic Provenance
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}