高維數(shù)據可視化研究及在商業(yè)智能中的應用.pdf

1、高維數(shù)據可視化(High-DimensionalDataVisualization,簡稱HDDV)技術已經成為從高維數(shù)據獲取有用信息的重要途徑和有效手段,主要用于高維數(shù)據的分析和展示。HDDV在圖像識別,生物數(shù)據,地震預測和航天遙感等領域正發(fā)揮著越來越重要的作用。隨著HDDV技術的不斷發(fā)展,如何抓住高維數(shù)據中的有用信息,進一步透過可視化技術實現(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)據進行必要的降維處理,然后

2、利用可視化技術最終實現(xiàn)展示以供圖形化分析。
　　由于高維數(shù)據自身的特點,一方面造成了時空復雜度高的窘境,另一方面它也蘊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,特別是流形學習;對于高維數(shù)據的展示方面,采用基于幾何的可視化技術,即平行坐標法。針對高維數(shù)據的可視化,本文主要工作有以下幾個方面:
　　1.進行了線性和非線性降維方法的相關研究。并針對流形學習的降維方法提出了一些

3、改進,主要是從有效提取高維數(shù)據的本征維度、提高分類效率、實現(xiàn)增量學習、降低噪聲的干擾等方面著手研究,同時給出相應的實驗論證。
　　2.針對平行坐標的可視化技術,可以考慮結合維度限制或者降維處理過程,以彌補數(shù)據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(PareallelCoordinatesb