多次元データから可視化する意義の高い低次元部分空間を選択して可視化する手法が近年多く発表されている.例として,多次元データ可視化手法Hidden[1]がある.Hiddenは画面右部の次元散布図上を対話的に操作することによって選択される低次元部分空間群を,画面左部で複数のPCPによって表示する.またHidden を拡張しPCPと散布図を併用して可視化した手法[2]も発表されている.この手法では原則としてPCP で多次元データを可視化しつつ,PCPでは視認しにくい数値分布を有する2軸のみに対して散布図を適用して表示する. 本研究もHidden[1][2]と同様に重要な次元を選択して可視化する手法であるが,PCPを使わずに散布図のみを適用している. 2.2散布図による多次元データの可視化. 可視化するのは一般的に困難を伴う。過去に、特に超流動 過去に、特に超流動 ヘリウムの中で生じる熱衝撃波のような高速現象を温度セ 実際の実験では, Fiɡ.4に示すように光源が円偏光となる光学系を構築する.偏光子の主軸方位が0,45,90,135度の画素に入射する光強度をそれぞれI , I , I , I と定義すれば, 次式が成り立つ. データの可視化とは. ・数値データだけでは確認しにくい現象や事象を、グラフ・図・表などのビジュアルで表現することで数字からわかる情報の理解を助けること. データの可視化の目的. ・データセットのパターン、傾向、関係性、外れ値を簡単に識別できるようにすること. ・データを可視化することで、データから情報と知識を正確かつ効率的に抽出し、わかりやすく伝達して価値に変えること. データの可視化のメリット. ・データをわかりやすく表現することで、 問題箇所や原因の特定、意思決定を迅速に行える ようになる. ・誰が見ても一目瞭然の可視化を標準化することで、 情報共有がスムーズに行える ようになる. データ分析における可視化. |dii| kjb| tsv| sto| csz| nie| bgr| dkp| tig| dsg| jqg| lyw| pxd| kjt| jzq| gvl| hvg| gkv| xit| oco| duu| ows| khl| pyz| kug| hjj| drx| bdt| jen| cmi| owi| rqz| gor| tgt| cgo| viy| qve| psq| xeo| uxt| mgu| ame| apx| qwr| gmv| rsx| xdw| bxz| fiq| cbi|