高維數(shù)據(jù)可視化研究及在商業(yè)智能中的應(yīng)用.pdf

1、高維數(shù)據(jù)可視化(High-DimensionalDataVisualization,簡稱HDDV)技術(shù)已經(jīng)成為從高維數(shù)據(jù)獲取有用信息的重要途徑和有效手段,主要用于高維數(shù)據(jù)的分析和展示。HDDV在圖像識別,生物數(shù)據(jù),地震預(yù)測和航天遙感等領(lǐng)域正發(fā)揮著越來越重要的作用。隨著HDDV技術(shù)的不斷發(fā)展,如何抓住高維數(shù)據(jù)中的有用信息,進(jìn)一步透過可視化技術(shù)實現(xiàn)低維展示,是目前迫切需要解決的問題。這就需要首先借助降維方法對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的降維處理,然后

2、利用可視化技術(shù)最終實現(xiàn)展示以供圖形化分析。
　　由于高維數(shù)據(jù)自身的特點,一方面造成了時空復(fù)雜度高的窘境,另一方面它也蘊(yùn)含了很多人們無法通過觀察直接獲取的信息。對于處理高維數(shù)據(jù)的研究,很多工作都集中在降維算法的研究上,特別是流形學(xué)習(xí);對于高維數(shù)據(jù)的展示方面,采用基于幾何的可視化技術(shù),即平行坐標(biāo)法。針對高維數(shù)據(jù)的可視化,本文主要工作有以下幾個方面:
　　1.進(jìn)行了線性和非線性降維方法的相關(guān)研究。并針對流形學(xué)習(xí)的降維方法提出了一些

3、改進(jìn),主要是從有效提取高維數(shù)據(jù)的本征維度、提高分類效率、實現(xiàn)增量學(xué)習(xí)、降低噪聲的干擾等方面著手研究,同時給出相應(yīng)的實驗論證。
　　2.針對平行坐標(biāo)的可視化技術(shù),可以考慮結(jié)合維度限制或者降維處理過程,以彌補(bǔ)數(shù)據(jù)過于密集造成的可視效果不足。
　　3.針對商業(yè)智能中的數(shù)據(jù)挖掘過程,增加一個初步可視化過程,本文給出了基于維度限制的初步可視化方法和一種基于Isomap和極大似然估計的平行坐標(biāo)(PareallelCoordinatesb