面向空間多變量數據聚類的可視化
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聚類是研究空間多變量數據的重要工具之一．但是自動聚類算法通常需要用戶預設參數然后生成結果，缺乏一種有效的交互機制將用戶介入到聚類的過程，使之動態改變參數并對結果進行調整和評估．為此提出一種面向空間多變量數據聚類的可視分析流程，首先運用自動聚類算法對原始三維空間進行聚類，針對三維空間不易交互的缺陷將數據點投影到二維平面進行交互選擇和可視編碼。設置多種視圖使用戶實時而全面地理解數據分布和模式，交互地修正聚類結果，并根據一些編碼的統計信息來判斷結果的合理性和正確性，整個流程是漸進式的，即用戶通過迭代逐步細化結果，最終抽取興趣域．案例分析表明，新的可視分析流程能夠有效地提高空間自動聚類算法的精度，也極大地縮短了用戶交互的時間。
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