平行坐标系聚类数据绑定绘制评价方法

发布时间：2019-05-07 23:18

【摘要】：针对聚类绑定簇间分离时产生的聚类中心偏移和线束布局等问题,从数据分布认知的角度提出可视化评估方法.首先构建数据相关性指数、聚类中心准确性指数、离散度指数等5个指标作为数据分布绘制效果的评价量规;然后设计各指标的视觉映射方式,与对应的分布属性实际值作相关性分析,以实现分布特征的量化视觉评价;最后对3种不同的平行坐标视图进行实例分析和比对.基于评估实验,验证了数据分布特征映射准确性的改善方法,以及维度重排和绑定参数等因素对评价结果的影响.
[Abstract]:In order to solve the problems such as cluster center migration and harness layout caused by cluster-to-cluster separation, a visual evaluation method is proposed from the perspective of the cognition of data distribution. Firstly, five indexes, such as data correlation index, clustering center accuracy index and dispersion index, are constructed to evaluate the effect of data distribution. Then the visual mapping mode of each index is designed and the correlation analysis is made with the actual value of the corresponding distribution attributes in order to realize the quantitative visual evaluation of the distribution features. Finally three different parallel coordinate views are analyzed and compared with examples. Based on the evaluation experiment, the method of improving the accuracy of data distribution feature mapping and the influence of dimension rearrangement and binding parameters on the evaluation results are verified.
【作者单位】： 北京林业大学信息学院;河南科技大学艺术与设计学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(2015ZCQ-XX) 河南省科技厅软科学研究基金(142400410036)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2471441