Rate this post

    Kỹ thuật trực quan hóa dựa trên biểu tượng sử dụng các biểu tượng nhỏ để biểu diễn các giá trị dữ liệu đa chiều. Chúng tôi xem xét hai kỹ thuật dựa trên biểu tượng phổ biến: khuôn mặt Chernoff và hình cây gậy.

    Các bai viết liên quan:

    Các khuôn mặt Chernoff được giới thiệu vào năm 1973 bởi nhà thống kê Herman Chernoff. Chúng hiển thị dữ liệu đa chiều của tối đa 18 biến (hoặc kích thước) như một khuôn mặt người hoạt hình. Khuôn mặt Chernoff giúp tiết lộ xu hướng trong dữ liệu. Các thành phần của khuôn mặt, chẳng hạn như mắt, tai, miệng và mũi, biểu thị các giá trị của các kích thước theo hình dạng, kích thước, vị trí và hướng của chúng. Ví dụ: kích thước có thể được ánh xạ với các đặc điểm sau trên khuôn mặt: kích thước mắt, khoảng cách giữa hai mắt, chiều dài mũi, chiều rộng mũi, độ cong của miệng, chiều rộng miệng, độ mở miệng, kích thước đồng tử, độ nghiêng của lông mày, độ lệch tâm của mắt và độ lệch tâm đầu.

    Khuôn mặt Chernoff tận dụng khả năng của trí óc con người để nhận ra những khác biệt nhỏ trong các đặc điểm trên khuôn mặt và đồng nhất nhiều đặc điểm trên khuôn mặt cùng một lúc.

    Trực quan hóa tập dữ liệu Iris bằng ma trận biểu đồ phân tán.

    Việc xem các bảng dữ liệu lớn có thể rất tẻ nhạt. Bằng cách cô đọng dữ liệu, Chernoff phải đối mặt với việc giúp người dùng tiêu hóa dữ liệu dễ dàng hơn. Bằng cách này, chúng tạo điều kiện thuận lợi cho việc trực quan hóa các quy định và bất thường có trong dữ liệu, mặc dù quyền lực của chúng trong việc liên hệ nhiều mối quan hệ là hạn chế. Một hạn chế khác là các giá trị dữ liệu cụ thể không được hiển thị. Hơn nữa, các đặc điểm trên khuôn mặt khác nhau về mức độ quan trọng. Điều này có nghĩa là sự giống nhau của hai khuôn mặt (đại diện cho hai điểm dữ liệu đa chiều) có thể khác nhau tùy thuộc vào thứ tự mà các kích thước được gán cho các đặc điểm trên khuôn mặt. Do đó, việc lập bản đồ này cần được lựa chọn cẩn thận. Kích thước mắt và độ nghiêng của lông mày được coi là quan trọng.

    Khuôn mặt Chernoff không đối xứng được đề xuất như một phần mở rộng cho kỹ thuật ban đầu. Vì một mặt có đối xứng dọc (dọc theo trục y), nên mặt trái và mặt phải của một mặt giống hệt nhau, điều này gây lãng phí không gian. Khuôn mặt Chernoff không đối xứng tăng gấp đôi số lượng các đặc điểm trên khuôn mặt, do đó cho phép hiển thị tối đa 36 kích thước.

    Kỹ thuật trực quan hóa hình gậy ánh xạ dữ liệu đa chiều thành hình gậy năm mảnh, trong đó mỗi hình có bốn chi và một thân. Hai kích thước được ánh xạ tới trục hiển thị (x và y) và các kích thước còn lại được ánh xạ với góc và / hoặc chiều dài của các chi. Hình 14 cho thấy dữ liệu điều tra dân số, trong đó tuổi và thu nhập được ánh xạ vào các trục hiển thị, và các thứ nguyên còn lại (giới tính, giáo dục và sắp tới) được ánh xạ thành các số liệu cố định. Nếu các mục dữ liệu tương đối dày đặc đối với hai kích thước hiển thị, thì kết quả hiển thị sẽ hiển thị các mẫu kết cấu, phản ánh xu hướng dữ liệu.

    Đây là hình ảnh trực quan sử dụng các tọa độ song song.

    Mặt Chernoff. Mỗi mặt đại diện cho một điểm dữ liệu n chiều (n ≤ 18).

    Dữ liệu điều tra dân số được thể hiện bằng cách sử dụng các số liệu thanh.

    Trả lời

    Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

    Contact Me on Zalo
    Call now