一种基于维度细分的多维可视化分析技术研究

目录

声明

第一章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.3 论文主要工作及创新

1.4 论文的组织结构

1.5 本章小结

第二章相关技术研究现状

2.1 散点图矩阵与平行坐标方法

2.1.1 散点图矩阵

2.1.2 平行坐标

2.2 降维算法

2.2.1 PCA

2.2.2 MDS

2.2.3 t-SNE

2.3 聚类算法

2.3.1 K-Means 算法

2.3.2 层次方法

2.3.3 DBSCAN 算法

2.4 本章小结

第三章维度细分方法与设计

3.1 维度细分与验证

3.1.1 维度细分方法

3.1.2 验证方法

3.2 维度相关性分析

3.2.1 相关性计算

3.2.2 重叠度计算

3.3 视图映射设计

3.3.1 力导向图的基本映射

3.3.2 力导向图的初始布局

3.3.3 力导向图的双重映射

3.4 数据处理

3.5 本章小结

第四章多尺度相关性维度分析系统

4.1 系统总体介绍

4.2 主视图-维度图视图

4.3 辅助视图

4.3.1 相关矩阵与平行坐标

4.3.2 t-SNE 投影视图

4.3.3 维度细节视图

4.3.4 维度推荐视图

4.4 历史视图库

4.5 本章小结

第五章案例分析与用户研究

5.1 合成数据集

5.1.1 数据介绍

5.1.2 探索分析过程

5.2 Car数据集

5.2.1 数据介绍

5.2.2 探索分析过程

5.3 Wine 数据集

5.3.1 数据介绍

5.3.2 探索分析过程

5.4 用户研究

5.5 本章小结

第六章总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

6.3 本章小结

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢