The 61 reference contexts in paper I. Romanova K., И. Романова К. (2016) “Современные методы визуализации многомерных данных: анализ, классификация, реализация, приложения в технических системах // Modern Methods of Multidimensional Data Visualization: Analysis, Classification, Implementation, and Applications in Technical Systems” / spz:neicon:technomag:y:2016:i:3:p:133-167

  1. Start
    2804
    Prefix
    на изучение влияния внешних и внутренних параметров системы на качество ее функционирования, определяемое с помощью прямых и косвенных критериев качества, конечной целью которого является выявление областей в пространстве параметров, обеспечивающих приемлемое качество системы. В некоторых случаях возможны аналитические подходы к решению задач определения оптимальных технических решений
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Однако в общем случае приходится проводить вычислительные эксперименты. При этом выдвигается требование вычислительной эффективности процедур реализации параметрического анализа. Основные виды параметрического анализа применительно к задачам построения систем управления объектов мехатроники были представлены в программном комплексе автора настоящей статьи «Параметрический анализ систем» (htt
    (check this in PDF content)

  2. Start
    11875
    Prefix
    Делая информацию более доступной и привлекательной, визуальные представления могут также привлечь более разнообразную аудиторию для проведения исследований и анализов. Задача состоит в том, чтобы создать эффективные и привлекательные визуализаторы, которые соответствуют конкретным представляемым данным
    Exact
    [3]
    Suffix
    . Между тем, в настоящее время для практически любого заданного набора данных число визуальных кодировок и таким образом, пространство возможных технологий визуализации - чрезвычайно большое. Проводятся исследования по сравнительному анализу разных кодировок с точки зрения облегчения восприятия таких типов данных, как числа, категории и сети.
    (check this in PDF content)

  3. Start
    12583
    Prefix
    При этом надо иметь в виду, что все зрительные образы имеют общие “ДНК”— множество отображений между свойствами данных и визуальными атрибутами, такими как положение, размер, форму и цвет, и что индивидуальные виды визуализации могут всегда быть построены путем варьирования этих кодировок (см. рис. 1 и 2). В работе
    Exact
    [4]
    Suffix
    отмечается, что графики передают числовую информацию очень эффективно, но полагаются на отличную от табличного отображения совокупность психических процессов. В статье представлены результаты исследования, касающегося демографических особенностей и навыков визуального восприятия наборов графических объектов.
    (check this in PDF content)

  4. Start
    13300
    Prefix
    Показано, что эффективность методов формирования визуальных отображений данных связана скорее с общими способностями, а не конкретными реализациями, такими как вращение графических объектов и некими другими пространственных манипуляциями. Открытым для исследователей остается вопрос о том, какие визуальные навыки необходимы для того, чтобы воспринимать определенные типы графиков. В статье
    Exact
    [5]
    Suffix
    показано, как лингвистическая информация о характеристиках данных может быть использована для генерации семантически значимых цветов. Используются N-граммы от Google, в которых задаются измерения частот названий цветов.
    (check this in PDF content)

  5. Start
    13993
    Prefix
    По мере необходимости итеративно перераспределяют условия на основании нескольких базовых цветовых ассоциаций. Сравнительному анализу восприятий различных представлений данных посвящена работа
    Exact
    [6]
    Suffix
    , результаты которой также подтверждаются [7]. Еще одним настраиваемым параметром при визуализации данных на плоскости является соотношение ширины и высоты графиков, которое весьма существенно влияет на восприятие визуальной информации.
    (check this in PDF content)

  6. Start
    14038
    Prefix
    По мере необходимости итеративно перераспределяют условия на основании нескольких базовых цветовых ассоциаций. Сравнительному анализу восприятий различных представлений данных посвящена работа [6], результаты которой также подтверждаются
    Exact
    [7]
    Suffix
    . Еще одним настраиваемым параметром при визуализации данных на плоскости является соотношение ширины и высоты графиков, которое весьма существенно влияет на восприятие визуальной информации. Математически обоснованные рекомендации предложены в [8], а именно – максимизировать общую длину триангуляции Делоне.
    (check this in PDF content)

  7. Start
    14287
    Prefix
    Еще одним настраиваемым параметром при визуализации данных на плоскости является соотношение ширины и высоты графиков, которое весьма существенно влияет на восприятие визуальной информации. Математически обоснованные рекомендации предложены в
    Exact
    [8]
    Suffix
    , а именно – максимизировать общую длину триангуляции Делоне. В работе [9] представлена новая технология изменения размеров визуализации, учитывающая ее содержание, что обычно не учитывается в таких общепринятых технологиях, как равномерное масштабирование.
    (check this in PDF content)

  8. Start
    14357
    Prefix
    Еще одним настраиваемым параметром при визуализации данных на плоскости является соотношение ширины и высоты графиков, которое весьма существенно влияет на восприятие визуальной информации. Математически обоснованные рекомендации предложены в [8], а именно – максимизировать общую длину триангуляции Делоне. В работе
    Exact
    [9]
    Suffix
    представлена новая технология изменения размеров визуализации, учитывающая ее содержание, что обычно не учитывается в таких общепринятых технологиях, как равномерное масштабирование. Формируется энергетическая функция на основе восприятия модели (функция тесноты или перенаселенности), цель создания которой - определить оптимальные деформации для каждой локальной области.
    (check this in PDF content)

  9. Start
    15177
    Prefix
    Вводится эффективный алгоритм оптимизации, который позволяет итеративно решить проблему, и подходит для автоматического изменения размеров визуализации. Трудности также возникают при одновременном восприятии информации категориальных и количественных типов
    Exact
    [10]
    Suffix
    . В работе [11], написанной достаточно давно, но не потерявшей своей актуальности и по сей день, представлена методика с использованием текстуры и цвета для визуализации многомерных данных. Применяются разноцветные текстуры перцептивных элементов (или pexels) для представления каждого элемента данных, которые построены путем варьирования трех отдельных элементов текстуры: высота, плотнос
    (check this in PDF content)

  10. Start
    15190
    Prefix
    Вводится эффективный алгоритм оптимизации, который позволяет итеративно решить проблему, и подходит для автоматического изменения размеров визуализации. Трудности также возникают при одновременном восприятии информации категориальных и количественных типов [10]. В работе
    Exact
    [11]
    Suffix
    , написанной достаточно давно, но не потерявшей своей актуальности и по сей день, представлена методика с использованием текстуры и цвета для визуализации многомерных данных. Применяются разноцветные текстуры перцептивных элементов (или pexels) для представления каждого элемента данных, которые построены путем варьирования трех отдельных элементов текстуры: высота, плотность и регулярност
    (check this in PDF content)

  11. Start
    16833
    Prefix
    ) приводит к наиболее точной расшифровки числовых данных и, как правило, предпочтительнее визуальных переменных, таких как угол, одномерная длина, двумерная область, трехмерный объем, и насыщенность цвета. Таким образом, не стоит удивляться тому, что наиболее распространены графики данных, использующие кодировки положения, включая гистограммы, линейные графики и точечные диаграммы
    Exact
    [3]
    Suffix
    . Однако нельзя сбрасывать со счетов и эстетическую составляющую, без которой наше понимание образного восприятия остается неполным, поэтому должны быть правильным образом сбалансированы дизайн и эстетика.
    (check this in PDF content)

  12. Start
    24847
    Prefix
    Использование цвета или насыщенность цвета вместо текстовых значений позволяет ассоциировать значения со связями, что воспринимается более динамично. Эти матрицы являются частью особой группы визуализации с помощью матричных представлений. Тепловые карты (heatmap), история которых приведена в
    Exact
    [12]
    Suffix
    , относятся к визуализации с помощью цветных индикаторов, при этом сохраняется табличное представление информации, но числа в ячейках заменяются на заливку этих ячеек цветом по определенному принципу.
    (check this in PDF content)

  13. Start
    26644
    Prefix
    Поскольку кластеризация уже выделяет группы, матрица указывает на то, почему данные принадлежат той или иной группе. Проблема выбора палитр, отмеченная выше, актуальна и для тепловых карт. Следует отметить широкий спектр применения тепловых карт. Так в
    Exact
    [13]
    Suffix
    предлагается использовать их для визуализации процесса значения метрик коллекций бизнеспроцессов. Достигается новый взгляд на распределение значений показателя между процессами. Кроме того, используется кластеризации для анализа (1) корреляции между различными метриками процесса и (2) поиска (структурно) аналогичных процессов среди коллекций бизнес-процессов.
    (check this in PDF content)

  14. Start
    27082
    Prefix
    Кроме того, используется кластеризации для анализа (1) корреляции между различными метриками процесса и (2) поиска (структурно) аналогичных процессов среди коллекций бизнес-процессов. Развитие методов тепловых карт (рис.12а) предпринято в работе
    Exact
    [14]
    Suffix
    , где описаны супервизорные тепловые карты (рис.12б) интенсивности для визуализации комплексных данных. Они имеют две основные цели: предоставить средства визуального извлечения информации, содержащейся в высоко размерных наборах данных, и обеспечить визуальную оценку эффективности функционирования модели, подобранной для этих наборов данных.
    (check this in PDF content)

  15. Start
    28948
    Prefix
    Анализ графиков позволяет сделать выводы о взаимной корреляции изучаемых объектов. Можно также решить вопрос о понижении размерности задачи путем исключения одного из параметров при последующих исследованиях. Такая постановка перекликается с задачей редукции моделей систем
    Exact
    [15]
    Suffix
    . Метод является весьма полезным и для многовариантного анализа влияния параметров технической системы на критерии качества, в том числе для понижения размерности векторного критерия качества, а также для анализов чувствительности.
    (check this in PDF content)

  16. Start
    29436
    Prefix
    Псевдослучайные точки в многомерном пространстве параметров генерируются, например, с помощью LTPau последовательности, применение которой, как известно, резко повышает эффективность вычислительных экспериментов при многопараметрическом зондировании
    Exact
    [15]
    Suffix
    . Применение матриц диаграмм рассеяния может быть сопряжено с определенными трудностями, которые появляются в таком парном сравнении при проведении анализа рассеяния. Пусть имеется достаточно много номинальных переменных, которые мы должны включать в исследования как количественные объекты, тогда уже просто не хватит разных видов маркеров.
    (check this in PDF content)

  17. Start
    29797
    Prefix
    Применение матриц диаграмм рассеяния может быть сопряжено с определенными трудностями, которые появляются в таком парном сравнении при проведении анализа рассеяния. Пусть имеется достаточно много номинальных переменных, которые мы должны включать в исследования как количественные объекты, тогда уже просто не хватит разных видов маркеров. Авторами
    Exact
    [16]
    Suffix
    было предложено выбирать тип графика для каждой ячейки матрицы, базируясь на типе сопоставления (технология GPLOM). На основе анализа этой статьи получена компактная таблица 2. Таблица 2. Связь «пара шкал - тип визуализации» Пара шкал Тип визуализации Номинальная шкала × Номинальная шкала Тепловая карта, показывающая частоту Номинальная шкала × Количественная шкала Гистограмма, показывающ
    (check this in PDF content)

  18. Start
    30295
    Prefix
    Связь «пара шкал - тип визуализации» Пара шкал Тип визуализации Номинальная шкала × Номинальная шкала Тепловая карта, показывающая частоту Номинальная шкала × Количественная шкала Гистограмма, показывающая средние Количественная шкала × Количественная шкала Диаграммы рассеяния (только нижняя треугольная матрица) В
    Exact
    [10]
    Suffix
    парадигмы матрица SPLOM распространяются на одновременное визуализирование нескольких категориальных и непрерывных переменных, отображение многих типов диаграмм в матрице в зависимости от вида задействованных переменных используют полную матрицу и более сложные типы графиков.
    (check this in PDF content)

  19. Start
    30717
    Prefix
    распространяются на одновременное визуализирование нескольких категориальных и непрерывных переменных, отображение многих типов диаграмм в матрице в зависимости от вида задействованных переменных используют полную матрицу и более сложные типы графиков. Предлагаемая авторами система выбора может быть компактно представлена в виде таблицы 3. Таблица 3. Формирование матрицы графиков по
    Exact
    [10]
    Suffix
    Вне диагонали На главной диагонали Пара шкал Вид диаграммы Дополнительно Пара шкал Вид диаграммы Количественная шкала × Количественная шкала Диаграммы рассеяния Коэффициент корреляции Номинальная шкала Гистограмма Количественная шкала× Номинальная шкала Boxplot (биржевые диаграммы) Оценка одномерной плотности Количественная шкала Гистограмма Номинальная шкала× Номинальная шкала
    (check this in PDF content)

  20. Start
    31619
    Prefix
    одинаковые шкалы, которые в свою очередь симметрированы по местной главной диагонали данной ячейки Матрица не обязательно должна быть симметричной, поэтому возможно дополнительно проводить попарные сравнения. Кроме того, возможно дополнительное использование цветных маркировок для каждого из рядов данных, которые используются для всех ячеек матрицы. Объединенные диаграммы представлены в
    Exact
    [17]
    Suffix
    и [10]. Они позволяют сделать гибридные комбинации из линейчатых диаграмм, диаграмм рассеивания, и узлов параллельных координат, с нарисованными кривыми, чтобы показать концептуальную связь между диаграммами.
    (check this in PDF content)

  21. Start
    31626
    Prefix
    шкалы, которые в свою очередь симметрированы по местной главной диагонали данной ячейки Матрица не обязательно должна быть симметричной, поэтому возможно дополнительно проводить попарные сравнения. Кроме того, возможно дополнительное использование цветных маркировок для каждого из рядов данных, которые используются для всех ячеек матрицы. Объединенные диаграммы представлены в [17] и
    Exact
    [10]
    Suffix
    . Они позволяют сделать гибридные комбинации из линейчатых диаграмм, диаграмм рассеивания, и узлов параллельных координат, с нарисованными кривыми, чтобы показать концептуальную связь между диаграммами.
    (check this in PDF content)

  22. Start
    32081
    Prefix
    Графики можно рассматривать как согласованную визуализацию, где связывание достигается не только через интерактивные кисти, но также явно нарисованные кривые, соединяющие соответствующие последовательности данных или оси. В частности, статья
    Exact
    [17]
    Suffix
    показывает технологию объединенных диаграмм ConnectedCharts как технику для показа отношений между несколькими диаграммами. В [10] обобщенный парный график предлагает целый ассортимент изображений для парных комбинаций категориальных и количественных переменных.
    (check this in PDF content)

  23. Start
    32217
    Prefix
    Графики можно рассматривать как согласованную визуализацию, где связывание достигается не только через интерактивные кисти, но также явно нарисованные кривые, соединяющие соответствующие последовательности данных или оси. В частности, статья [17] показывает технологию объединенных диаграмм ConnectedCharts как технику для показа отношений между несколькими диаграммами. В
    Exact
    [10]
    Suffix
    обобщенный парный график предлагает целый ассортимент изображений для парных комбинаций категориальных и количественных переменных. Мозаичный график, диаграмма флуктуаций, или facetted bar chart граненые гистограмма могут использоваться для отображения двух категориальных переменных.
    (check this in PDF content)

  24. Start
    33486
    Prefix
    Находится такое отображение (способ проецирования) из исходного пространства на двумерную плоскость, которое бы оптимизировало заданный критерий качества – некоторый функционал от координат точек данных до и после процедуры проецирования
    Exact
    [18]
    Suffix
    , [19]. Поскольку данная статья направлена на обзор с точки зрения пользователя средств визуализации, а не разработчика, просто укажем ссылку на русскоязычную книгу [18], которая позднее вошла в англоязычный курс лекций [20].
    (check this in PDF content)

  25. Start
    33492
    Prefix
    Находится такое отображение (способ проецирования) из исходного пространства на двумерную плоскость, которое бы оптимизировало заданный критерий качества – некоторый функционал от координат точек данных до и после процедуры проецирования [18],
    Exact
    [19]
    Suffix
    . Поскольку данная статья направлена на обзор с точки зрения пользователя средств визуализации, а не разработчика, просто укажем ссылку на русскоязычную книгу [18], которая позднее вошла в англоязычный курс лекций [20].
    (check this in PDF content)

  26. Start
    33655
    Prefix
    отображение (способ проецирования) из исходного пространства на двумерную плоскость, которое бы оптимизировало заданный критерий качества – некоторый функционал от координат точек данных до и после процедуры проецирования [18], [19]. Поскольку данная статья направлена на обзор с точки зрения пользователя средств визуализации, а не разработчика, просто укажем ссылку на русскоязычную книгу
    Exact
    [18]
    Suffix
    , которая позднее вошла в англоязычный курс лекций [20]. Параллельные координаты - еще один популярный способ визуализации многомерных данных. Вместо рисования ортогональных осей (декартовых координат), оси рисуются вертикально и масштабируются каждая для своего диапазона значений.
    (check this in PDF content)

  27. Start
    33708
    Prefix
    Поскольку данная статья направлена на обзор с точки зрения пользователя средств визуализации, а не разработчика, просто укажем ссылку на русскоязычную книгу [18], которая позднее вошла в англоязычный курс лекций
    Exact
    [20]
    Suffix
    . Параллельные координаты - еще один популярный способ визуализации многомерных данных. Вместо рисования ортогональных осей (декартовых координат), оси рисуются вертикально и масштабируются каждая для своего диапазона значений.
    (check this in PDF content)

  28. Start
    35188
    Prefix
    Визуализация в матричной форме: а - Matrix view; б- матрицы диаграмм рассеяния (scatterplot matrix); в- технология визуализации SPLOM; г - технология визуализации GPLOM (обобщенные парные графики) Примером модификаций метода параллельных координат может служить работа
    Exact
    [21]
    Suffix
    , в которой описан ориентационно - расширенный метод параллельных координат (OPCPs) . Он улучшает структуру рисунка и различимость отклонений (выбросов), визуально увеличивая части каждой полилинии в параллельных координатах относительно ее наклона.
    (check this in PDF content)

  29. Start
    35757
    Prefix
    Это усовершенствование также позволяет ввести новый и эффективный метод отбора, а именно, ориентационно усовершенствованную ретушь (O- Brushing). Подробный анализ, том числе, обзор и классификация исследований метода параллельных координат проведен в новейшей статье
    Exact
    [22]
    Suffix
    . Предлагается рисование линий с прозрачностью, выполнением кластеризации с последующим показом групп кластеров, и даже выполнение оценки плотности и непрерывности линий. Отмечается, что методы, основанные на использовании цвета, смешивания и изогнутых линий, обычно рассматриваются в литературе как предложения по улучшению визуального качества.
    (check this in PDF content)

  30. Start
    36261
    Prefix
    Отмечается, что методы, основанные на использовании цвета, смешивания и изогнутых линий, обычно рассматриваются в литературе как предложения по улучшению визуального качества. Выбор порядка осей может формулироваться как задача оптимизации. Новые способы перестановки осей в методе визуализации параллельных координат приводятся в
    Exact
    [23]
    Suffix
    . Отмечается, что оптимизация порядка осей является NP-полной задачей (в теории алгоритмов задача из класса NP , к которой можно свести любую другую задачу этого класса за полиномиальное время). Предлагаемый метод изменения порядка координат для метода визуализации в параллельных координатах, в основе имеет сочетание алгоритмов нелинейного коэффициента корреляции (НКК NCC) и Сингулярного
    (check this in PDF content)

  31. Start
    36802
    Prefix
    Предлагаемый метод изменения порядка координат для метода визуализации в параллельных координатах, в основе имеет сочетание алгоритмов нелинейного коэффициента корреляции (НКК NCC) и Сингулярного разложения (СВД SVD). Примеры модифицированных параллельных координат приводятся на рис. 14. Рис.14. Модификации метода параллельных координат
    Exact
    [21]
    Suffix
    -[23] Однако, несмотря на многочисленные модификации, вопрос о качестве восприятия информации в рамках метода параллельных координат остается по-прежнему открытым. В [22] были выполнены работы по изучению восприятия корреляций в параллельных координатах по сравнению с восемью другими методами визуализации: диаграммы рассеяния, диаграммы с областями, линейчатые диаграммы, гистограмма с накопле
    (check this in PDF content)

  32. Start
    36807
    Prefix
    Предлагаемый метод изменения порядка координат для метода визуализации в параллельных координатах, в основе имеет сочетание алгоритмов нелинейного коэффициента корреляции (НКК NCC) и Сингулярного разложения (СВД SVD). Примеры модифицированных параллельных координат приводятся на рис. 14. Рис.14. Модификации метода параллельных координат [21]-
    Exact
    [23]
    Suffix
    Однако, несмотря на многочисленные модификации, вопрос о качестве восприятия информации в рамках метода параллельных координат остается по-прежнему открытым. В [22] были выполнены работы по изучению восприятия корреляций в параллельных координатах по сравнению с восемью другими методами визуализации: диаграммы рассеяния, диаграммы с областями, линейчатые диаграммы, гистограмма с накоплением,
    (check this in PDF content)

  33. Start
    36971
    Prefix
    Модификации метода параллельных координат [21]-[23] Однако, несмотря на многочисленные модификации, вопрос о качестве восприятия информации в рамках метода параллельных координат остается по-прежнему открытым. В
    Exact
    [22]
    Suffix
    были выполнены работы по изучению восприятия корреляций в параллельных координатах по сравнению с восемью другими методами визуализации: диаграммы рассеяния, диаграммы с областями, линейчатые диаграммы, гистограмма с накоплением, кольцевые диаграммы, лепестковые диаграммы, линейные графики, и линейные отсортированные графики.
    (check this in PDF content)

  34. Start
    37404
    Prefix
    В [22] были выполнены работы по изучению восприятия корреляций в параллельных координатах по сравнению с восемью другими методами визуализации: диаграммы рассеяния, диаграммы с областями, линейчатые диаграммы, гистограмма с накоплением, кольцевые диаграммы, лепестковые диаграммы, линейные графики, и линейные отсортированные графики. Полученные результаты находятся в согласии с работой
    Exact
    [7]
    Suffix
    , и состоят в том, что точечные диаграммы изображают корреляции в целом лучше, чем параллельные координаты. Отмечено, что для задачи идентификации кластера никакой пользы в плане улучшения производительности не было найдено при использовании любой из вариаций, основанных на использовании цвета, смешивания и изогнутых линий.
    (check this in PDF content)

  35. Start
    38682
    Prefix
    Недостатки этого представления также схожи, а именно, структура диаграммы зависит от порядка осей, график быстро становится беспорядочным, высокие значения «торчат» над более низкими значениями. Альтернативным способом является метод RadViz (Radial Coordinate Vizualization)
    Exact
    [19]
    Suffix
    который также использует точки по кругу для каждой переменной и отображает данные каждого кортежа через взвешенное среднее. Одним из недостатков метода является то, что можно получить похожие прогнозы от весьма различных основных свойств данных, и поэтому интерпретация RadViz нуждается в некоторой осторожности.
    (check this in PDF content)

  36. Start
    39061
    Prefix
    Одним из недостатков метода является то, что можно получить похожие прогнозы от весьма различных основных свойств данных, и поэтому интерпретация RadViz нуждается в некоторой осторожности. Сравнительный анализ RadViz и Звездных координат проведен в
    Exact
    [24]
    Suffix
    . Формально, основное различие между ними состоит в нелинейной нормализации шага, что присуще RadViz. В работе показывается, что, хотя RadViz может быть полезен при анализе редких (разбросанных) данных, но в общем, конструкция этого метода ограничивает пределы его применимости, а также приводит к ряду недостатков для анализа исследуемых данных.
    (check this in PDF content)

  37. Start
    40359
    Prefix
    Графики в звездных координатах (SC) и RadViz: а- линейные зависимости; б- круги (потеря концентричности для RadViz. Особого внимания заслуживают работы, направленные на отражение не только статики, но и динамики процессов. Например, в
    Exact
    [19]
    Suffix
    описана методика географически взвешенной регрессии, которая полезна с точки зрения возможности визуализации нестационарности в регрессионных оценках параметров. Выход метода представляет собой карты пространственного дрейфа в оценках параметров, которые могут быть использованы для исследования пространственных вариаций в отношениях исследуемых данных или для модели развития, потому что карты
    (check this in PDF content)

  38. Start
    40946
    Prefix
    собой карты пространственного дрейфа в оценках параметров, которые могут быть использованы для исследования пространственных вариаций в отношениях исследуемых данных или для модели развития, потому что карты могут указать эффекты от пропуска переменных. Сверхбольшие объемы данных, отражающих динамику процесса и полученных, например, в ходе экспериментов над системой, послужили темой статьи
    Exact
    [25]
    Suffix
    . Во многих случаях можно наблюдать как входные, так и выходные параметры системы, и характеризовать систему как многомерную функцию. Такие ряды данных возникают, например, в большом численном моделировании, как топологии распределения значений целевых функций в задачах оптимизации, или при анализе изображения данных в биологических или медицинских параметрических исследованиях.
    (check this in PDF content)

  39. Start
    41973
    Prefix
    В результате получается упрощенное геометрическое представление комплекса Морса-Смейла в области ввода высокой размерности. Наконец, геометрическое представление перестраивается в размерность 2D, используя методы сокращения размерности, для обеспечения плоской платформы визуализации. В статье
    Exact
    [26]
    Suffix
    рассмотрена проблема визуализации динамически изменяющихся сетей (графов). Предлагается прототип, называемый DiffAni, позволяющий визуализацию графа в виде последовательности трех видов плиток (мозаик): плитки сравнения показывают отличия карт в течение некоторого временного интервала, анимации плиток, которые показывают эволюцию графа в течение определенного промежутка времени, и несколько мел
    (check this in PDF content)

  40. Start
    42554
    Prefix
    видов плиток (мозаик): плитки сравнения показывают отличия карт в течение некоторого временного интервала, анимации плиток, которые показывают эволюцию графа в течение определенного промежутка времени, и несколько мелких плиток, которые отображают состояние графа на индивидуальном временном срезе. Эта последовательность плиток упорядочена по времени и охватывает все временные срезы данных. В
    Exact
    [27]
    Suffix
    представлены системы визуализации для пространства и времени. Разработанная методология и инструменты помогут аналитикам исследовать сложные структуры многомерных, пространственных и временных измерениях через кластеризации, сортировки и визуализации.
    (check this in PDF content)

  41. Start
    43588
    Prefix
    Налицо неразрывная связь визуализации и Интернет-технологий, которые взаимообогащают друг друга как с точки зрения формирования новых потребностей, так и с точки зрения развития программных средств. В
    Exact
    [28]
    Suffix
    описывается и анализируется визуальный аналитический процесс, основанный на интерактивных методах визуализации, кластеризации, а также различных форм участия знаний пользователя. Метод особенно подходит для ситуаций, в которых доступны данные неполные и низкого качества и должны быть дополнены знаниями пользователя.
    (check this in PDF content)

  42. Start
    44170
    Prefix
    Прозрачность процесса делает метод подходящим в ситуациях, когда результаты должны быть получены на основе различных пользовательских мнений и целей. Такая постановка близка к задаче многокритериальной оптимизации с участием ЛПР. В статье
    Exact
    [29]
    Suffix
    представлен новый и расширяемый набор приемов взаимодействия для манипулирования визуализации сетей путем выбора подграфов и затем применяя различных команд модифицирования их структуры или графических свойств.
    (check this in PDF content)

  43. Start
    44502
    Prefix
    В статье [29] представлен новый и расширяемый набор приемов взаимодействия для манипулирования визуализации сетей путем выбора подграфов и затем применяя различных команд модифицирования их структуры или графических свойств. В заключении несколько слов о таких известных методах, как графики Эндрюса и лица Чернова, которые, как отмечается в
    Exact
    [19]
    Suffix
    , имеют некоторые проблемы в использовании. В случае графиков Эндрюса выбор используемых функций субъективен, и становится очень трудно изучать графики, когда число наблюдений становится выше 30.
    (check this in PDF content)

  44. Start
    45125
    Prefix
    При использовании лиц Чернова, переменные, которым сопоставляются определенные атрибуты лица, например, глаза, получают больший вес в субъективном определении "необычных" случаев. Тем не менее, интерес к кривым Эндрюса не снижается. Примером служит оригинальное использование кривых Эндрюса в качестве нового указателя для выявления любого возможного повреждения в структуре
    Exact
    [30]
    Suffix
    . На первом шаге, используя пьезоэлектрические приводы и датчики, распространяется соответствующая волна Лэмба и пропускается через структуру. Затем применяется анализ главных компонент к записанной информации, и подготавливаются необходимые данные для кривых Эндрюса, которые изображаются на основе расчета главных компонент.
    (check this in PDF content)

  45. Start
    45721
    Prefix
    В статье показано, что сравнение по кривым Эндрюса, построенными на основе данных от исходной структуры без повреждений, и по исследуемой структуре может выявлять любые возможные повреждения в структуре. Развитию методов Эндрюса также посвящена недавняя статья
    Exact
    [31]
    Suffix
    . Сравнительный анализ трех популярных методов визуализации показывает следующее. Тепловые карты предоставляют возможность выделять группы при использовании подходящей цветовой палитры и сортировки строк и столбцов и они компактные: занимают очень мало места.
    (check this in PDF content)

  46. Start
    46874
    Prefix
    порядка следования осей переменных порядка предоставляют возможность выделять одномерные распределения, двумерная корреляция, многомерную группировку и выбросы; используют умеренное пространство, но беспорядок - это большая проблема метода. При анализе методов визуализации прослеживается четкая связь с методами оптимизации, что обобщается в следующей таблице 4. Приведем ряд примеров. В
    Exact
    [32]
    Suffix
    демонстрируются четыре метода для визуализации многоцелевых популяций, формируемых в соответствии с Генетическим алгоритмом. Два из этих методов используют полный набор целевых функций для представления решения в ясной и понятной форме и два свертывают целевые функции популяций в двух измерениях при минимизации информации, которая теряется.
    (check this in PDF content)

  47. Start
    48178
    Prefix
    Геометрические методы: смесь гауссовых компонент, построение оптимального многообразия, методы целенаправленного проецирование ← Методы оптимизации функционала 4 Самоорганизующиеся карты Кохонена ← Нейросетевые алгоритмы 5 Изображение на графах ← Теория графов 6 Лепестковые диаграммы → МКО 7 Диаграммы рассеяния → МКО – изучение зависимости критериев В статье
    Exact
    [33]
    Suffix
    решается нетривиальная задача визуализации и отслеживание хода выполнения алгоритма метод Роя частиц (PSO). Представлен SwarmViz, инструмент визуализации с открытым исходным кодом для PSO. Используя SwarmViz, пользователи смогут провести эксперименты с PSO по каноническим эталонным функциям или вводить данные из внешних экспериментов (например, обучение роботизированных контроллеров), и визуа
    (check this in PDF content)

  48. Start
    49680
    Prefix
    Дополнительный анализ показал, что имеется взаимное обогащение методов, что отражает таблица 5. Таблица 5. Комплексирование технологий визуализации Визуализация популяций Генетического алгоритма
    Exact
    [32]
    Suffix
     Иерархические методы кластеризации спектральные методы упорядочивания Метод Springview [34]   Radviz Визуализация и кластеризация коллекций [13]   Метрики процесса Совершенствование метода параллельных координат [22]   Визуализация дискретных скалярных полей пробных точек [25] Аппроксимации комплексов МорсаСмейла  Визуальн
    (check this in PDF content)

  49. Start
    49776
    Prefix
    Комплексирование технологий визуализации Визуализация популяций Генетического алгоритма [32]  Иерархические методы кластеризации спектральные методы упорядочивания Метод Springview
    Exact
    [34]
    Suffix
      Radviz Визуализация и кластеризация коллекций [13]   Метрики процесса Совершенствование метода параллельных координат [22]   Визуализация дискретных скалярных полей пробных точек [25] Аппроксимации комплексов МорсаСмейла  Визуальная оценка повреждений в структуре [30] Расчет главных компонент  Графики Эндрюса Cоставной м
    (check this in PDF content)

  50. Start
    49829
    Prefix
    Комплексирование технологий визуализации Визуализация популяций Генетического алгоритма [32]  Иерархические методы кластеризации спектральные методы упорядочивания Метод Springview [34]   Radviz Визуализация и кластеризация коллекций
    Exact
    [13]
    Suffix
      Метрики процесса Совершенствование метода параллельных координат [22]   Визуализация дискретных скалярных полей пробных точек [25] Аппроксимации комплексов МорсаСмейла  Визуальная оценка повреждений в структуре [30] Расчет главных компонент  Графики Эндрюса Cоставной метод многомерной визуализации [35]   Круговая компоновка
    (check this in PDF content)

  51. Start
    49899
    Prefix
    Комплексирование технологий визуализации Визуализация популяций Генетического алгоритма [32]  Иерархические методы кластеризации спектральные методы упорядочивания Метод Springview [34]   Radviz Визуализация и кластеризация коллекций [13]   Метрики процесса Совершенствование метода параллельных координат
    Exact
    [22]
    Suffix
      Визуализация дискретных скалярных полей пробных точек [25] Аппроксимации комплексов МорсаСмейла  Визуальная оценка повреждений в структуре [30] Расчет главных компонент  Графики Эндрюса Cоставной метод многомерной визуализации [35]   Круговая компоновка   Графики Эндрюса Объединенные диаграммы Connected Charts [17]  
    (check this in PDF content)

  52. Start
    49960
    Prefix
    Визуализация популяций Генетического алгоритма [32]  Иерархические методы кластеризации спектральные методы упорядочивания Метод Springview [34]   Radviz Визуализация и кластеризация коллекций [13]   Метрики процесса Совершенствование метода параллельных координат [22]   Визуализация дискретных скалярных полей пробных точек
    Exact
    [25]
    Suffix
    Аппроксимации комплексов МорсаСмейла  Визуальная оценка повреждений в структуре [30] Расчет главных компонент  Графики Эндрюса Cоставной метод многомерной визуализации [35]   Круговая компоновка   Графики Эндрюса Объединенные диаграммы Connected Charts [17]     Нарисованные кривые Обобщенные парные графики [10]  
    (check this in PDF content)

  53. Start
    50046
    Prefix
    спектральные методы упорядочивания Метод Springview [34]   Radviz Визуализация и кластеризация коллекций [13]   Метрики процесса Совершенствование метода параллельных координат [22]   Визуализация дискретных скалярных полей пробных точек [25] Аппроксимации комплексов МорсаСмейла  Визуальная оценка повреждений в структуре
    Exact
    [30]
    Suffix
    Расчет главных компонент  Графики Эндрюса Cоставной метод многомерной визуализации [35]   Круговая компоновка   Графики Эндрюса Объединенные диаграммы Connected Charts [17]     Нарисованные кривые Обобщенные парные графики [10]    Обобщенные матрицы графиков (GPLOM) [16]    Геовизуальный аналитический подход [27] 
    (check this in PDF content)

  54. Start
    50132
    Prefix
    и кластеризация коллекций [13]   Метрики процесса Совершенствование метода параллельных координат [22]   Визуализация дискретных скалярных полей пробных точек [25] Аппроксимации комплексов МорсаСмейла  Визуальная оценка повреждений в структуре [30] Расчет главных компонент  Графики Эндрюса Cоставной метод многомерной визуализации
    Exact
    [35]
    Suffix
      Круговая компоновка   Графики Эндрюса Объединенные диаграммы Connected Charts [17]     Нарисованные кривые Обобщенные парные графики [10]    Обобщенные матрицы графиков (GPLOM) [16]    Геовизуальный аналитический подход [27]   Перестраиваемые матрицы Картографический цветной метод проектирования Супервизорные теп
    (check this in PDF content)

  55. Start
    50215
    Prefix
    [22]   Визуализация дискретных скалярных полей пробных точек [25] Аппроксимации комплексов МорсаСмейла  Визуальная оценка повреждений в структуре [30] Расчет главных компонент  Графики Эндрюса Cоставной метод многомерной визуализации [35]   Круговая компоновка   Графики Эндрюса Объединенные диаграммы Connected Charts
    Exact
    [17]
    Suffix
        Нарисованные кривые Обобщенные парные графики [10]    Обобщенные матрицы графиков (GPLOM) [16]    Геовизуальный аналитический подход [27]   Перестраиваемые матрицы Картографический цветной метод проектирования Супервизорные тепловые карты [14]   Пример такого комплексного использования показан на рис из [34].
    (check this in PDF content)

  56. Start
    50269
    Prefix
    точек [25] Аппроксимации комплексов МорсаСмейла  Визуальная оценка повреждений в структуре [30] Расчет главных компонент  Графики Эндрюса Cоставной метод многомерной визуализации [35]   Круговая компоновка   Графики Эндрюса Объединенные диаграммы Connected Charts [17]     Нарисованные кривые Обобщенные парные графики
    Exact
    [10]
    Suffix
       Обобщенные матрицы графиков (GPLOM) [16]    Геовизуальный аналитический подход [27]   Перестраиваемые матрицы Картографический цветной метод проектирования Супервизорные тепловые карты [14]   Пример такого комплексного использования показан на рис из [34].
    (check this in PDF content)

  57. Start
    50313
    Prefix
     Визуальная оценка повреждений в структуре [30] Расчет главных компонент  Графики Эндрюса Cоставной метод многомерной визуализации [35]   Круговая компоновка   Графики Эндрюса Объединенные диаграммы Connected Charts [17]     Нарисованные кривые Обобщенные парные графики [10]    Обобщенные матрицы графиков (GPLOM)
    Exact
    [16]
    Suffix
       Геовизуальный аналитический подход [27]   Перестраиваемые матрицы Картографический цветной метод проектирования Супервизорные тепловые карты [14]   Пример такого комплексного использования показан на рис из [34].
    (check this in PDF content)

  58. Start
    50356
    Prefix
    [30] Расчет главных компонент  Графики Эндрюса Cоставной метод многомерной визуализации [35]   Круговая компоновка   Графики Эндрюса Объединенные диаграммы Connected Charts [17]     Нарисованные кривые Обобщенные парные графики [10]    Обобщенные матрицы графиков (GPLOM) [16]    Геовизуальный аналитический подход
    Exact
    [27]
    Suffix
      Перестраиваемые матрицы Картографический цветной метод проектирования Супервизорные тепловые карты [14]   Пример такого комплексного использования показан на рис из [34].
    (check this in PDF content)

  59. Start
    50465
    Prefix
    компоновка   Графики Эндрюса Объединенные диаграммы Connected Charts [17]     Нарисованные кривые Обобщенные парные графики [10]    Обобщенные матрицы графиков (GPLOM) [16]    Геовизуальный аналитический подход [27]   Перестраиваемые матрицы Картографический цветной метод проектирования Супервизорные тепловые карты
    Exact
    [14]
    Suffix
      Пример такого комплексного использования показан на рис из [34]. В работе интегрируется метод RadViz и метод параллельных координат, два метода способны обрабатывать многомерные наборы данных, опираясь на их контрастные характеристики.
    (check this in PDF content)

  60. Start
    50575
    Prefix
    Charts [17]     Нарисованные кривые Обобщенные парные графики [10]    Обобщенные матрицы графиков (GPLOM) [16]    Геовизуальный аналитический подход [27]   Перестраиваемые матрицы Картографический цветной метод проектирования Супервизорные тепловые карты [14]   Пример такого комплексного использования показан на рис из
    Exact
    [34]
    Suffix
    . В работе интегрируется метод RadViz и метод параллельных координат, два метода способны обрабатывать многомерные наборы данных, опираясь на их контрастные характеристики. Со стороне RadViz предлагаются хорошие прямые методы манипулирования данными (т. е. очистки) и низкая захламленность, но они дают сбои в обеспечении визуализации количественной информации; и наоборот, параллельные координаты ч
    (check this in PDF content)

  61. Start
    51603
    Prefix
    RadViz и параллельных координат (рис. 16) и реализует несколько полезных методов для манипуляции данными, как интерактивно, так и, что более интересно, автоматически. Рис. 16. SpringView: Объединение Radviz и параллельных координат для оптимизации просмотра и сокращения хаоса На рис. 17 из
    Exact
    [35]
    Suffix
    показан результат работы составного метода многомерной визуализации, который основан на расширенной круговой компоновке параллельных координат (eCLPCs) и интегрирован с точками и линиями. Используются преимущества параллельных координат, кривых Эндрюса, диаграмм рассеивания и радиальных координат.
    (check this in PDF content)