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2011〜
「低次元PCPの空間充填による高次元データの可視化」


高次元データの可視化には,Scatter Plot Matrix(SPM)や
Parallel Coordinates Plot(PCP)が特に使用されています.


しかし,数十~数百におよぶ高次元データの可視化に適用させる場合,
SPMであると各々の二次元散布図が小さくなり,
PCPであると非常に横長な空間が必要とされます.
また,高次元データではしばしば,
任意の次元が多数の他の次元と同時に相関を持つことが想定されるため,
単一のPCPとしての可視化は多彩な相関の発見を妨げます.


本研究では,PCPを発展させた数十次元以上の高次元データの
相関性を理解する可視化手法を提案しています.


本手法では条件付き独立性の概念を適用して低次元PCPを生成し,
このPCP群を配置することでデータ全体の一覧表示を実現しています.
本手法によって,高次元データの次元間の相関を視覚的に
把握することが容易になると考えられます.


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