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多维数据的聚类结果可视化技术综述
  • ISSN号:1000-5277
  • 期刊名称:《福建师范大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]福建师范大学数学与计算机科学学院,福建福州350108
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61175123);福建省高校服务海西建设重点资助项目
作者: 王开军[1]
中文摘要:

在很多情况下,人们不仅需要聚类算法给出类标,还需要掌握聚类结构和数据分布情况.为满足后一项需求,出现了许多聚类结果的可视化(简称聚类可视化)技术,以图形的方式将多维数据和其聚类结果显示在二维或三维空间.从直接在二维或三维空间显示数据及其聚类结果、数据经降维(或映射)后显示以及其它显示方式3种角度综述了常用的30多种聚类可视化方法,并对各种方法的优缺点和适用性进行了分析和讨论.

英文摘要:

In many cases, it not only need class labels from a clustering algorithm, but also need to understand the cluster structure and data distribution of a dataset. To meet the later demand, many visualization methods are developed to display a multi-dimensional dataset and its clustering result in a two or three dimensional space. This survey introduces more than thirty popular visualization methods of clustering results from three points of view., data and clustering results are displayed directly in a two or three dimensional space, clustering results are displayed after data dimensions are reduced (or data are projected), and other display modes of clustering results. The advantages, disadvantages and applicability of these methods are discussed.

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期刊论文 53 会议论文 11 获奖 2 著作 1
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期刊信息
  • 《福建师范大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:福建师范大学
  • 主办单位:福建师范大学
  • 主编:余望
  • 地址:福州市福建师范大学旗山校区
  • 邮编:350117
  • 邮箱:linmin@fjnu.edu.cn
  • 电话:0591-22867857
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5277
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1074/N
  • 邮发代号:34-43
  • 获奖情况:
  • 福建省优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报,华东地区优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:7294