基于多元图表示原理的可视化分类方法研究

摘要

现代社会中数据及其信息量随着科技的发展以指数方式飞速增长，使有效数据湮没在数据海洋之中，因此数据分析和处理工作显得尤为重要。本文在前人研究基础上，对应用多元图表达原理进行可视化分类做了一些研究。 本文首先从理论上详细介绍多维数据可视化概念和原理，分析多维数据可视化的基本技术，总结多元图表达原理在数据分类中的应用，并比较传统分类方法和可视化分类方法各自的特点及其分类。 然后，结合多维数据可视化和多元图表达思想，本文进一步探讨多维数据可视化分类问题。针对多维数据降维以保证数据分类顺利进行的前提下，设计一种基于多元图表示原理的可视化数据融合方法，这种形象的数据融合方法能使用户全面的了解数据，理解分类原理。 在利用多元图表示原理进行可视化分类时，主要利用雷达图和脸谱图对原油分类、城市评价、减速箱轴承故障诊断这三类问题做出研究。通过对数据进行预处理、降维和分类，证明多元图在可视化分类上的有效性，并为应用多元图解决这类问题提供参考。 利用多元图进行可视化分类得到的结果与传统分类方法的相比，本文的结果更形象更易于理解，且本文考察的是其在不同领域的应用情形，因此该方法也具有可移植性。

目录

文摘

英文文摘

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第1章绪论

1.1本课题研究的意义和目的

1.2研究现状

1.3本文主要工作及结构安排

第2章多维数据可视化

2.1数据可视化基本概念

2.1.1单维数据可视化

2.1.2多维数据可视化

2.2多维数据可视化简介

2.2.1多维数据可视化技术基本概念

2.2.2多维数据可视化的参考模型

2.3多维数据可视化主要技术

2.3.1基于几何投影技术

2.3.2基于图标的技术

2.3.3基于层次的技术

2.3.4面向像素技术

2.4数据可视化与科学计算可视化的比较

2.5数据可视化的发展

2.5.1允许用户更方便地进行交互动态可视化

2.5.2可视化数据规模增大和数据结构多样化

2.5.3可视化技术必须同数据挖掘有更紧密的联系

2.6本章小结

第3章多维数据降维方法

3.1概述

3.2数据空间和映射空间的比较

3.3主成分分析法

3.3.1主成分分析几何意义

3.3.2主成分分析数学模型

3.3.3主成分分析计算过程

3.3.4主成分分析的讨论

3.4多维标度法

3.4.1多维标度计量法求解

3.4.2多维标度非计量法求解

3.5自组织映射神经网络

3.5.1自组织映射模型结构和工作原理

3.5.2自组织网络算法

3.5.3自组织网络性质

3.5.4自组织网络方法存在问题

3.6本章小结

第4章基于多元图理论的可视化信息融合

4.1可视化分类方法

4.1.1可视化分类方法特点

4.1.2可视化分类方法分类

4.2多元图表达原理

4.2.1脸谱图

4.2.雷达图

4.2.3星座图

4.3基于多元图原理的可视化信息融合改进方法

4.3.1数据预处理

4.3.2组合降维方法

4.3.3多元图图形特征选取、融合和分类原则

4.4本章小结

第5章多元图表示的可视化分类方法应用

5.1原油分类中的应用

5.1.1原油分类的意义

5.1.2已有原油分类方法

5.1.3图表示分类方法在原油分类中的应用

5.2在城市综合评价中的应用

5.2.1城市综合评价的意义

5.2.2脸谱图法在城市综合评价中的应用

5.3在机械故障诊断中的应用

5.3.1机械故障诊断的意义

5.3.2已有故障诊断方法

5.3.3多元图表示法在减速箱轴承故障诊断中的应用

5.4本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢

作者简介