Jeder, der mit multivariaten Daten arbeitet, hat sich mit dem Problem beschäftigt, mehr als zwei Dimensionen gleichzeitig auf einem typischen Computerbildschirm anzuzeigen. JMP bietet viele Optionen für die Visualisierung und Analyse multivariater Daten, einschließlich Scatterplot-Matrix, parallele Koordinaten, Clustering und mehr.
Eine andere grafische Technik aus der Visualisierungs-Community heißt "RadViz". A RadViz-Add-In ist jetzt auf der JMP-Dateiaustausch um diese Technik zu demonstrieren JMP 9 . (Zum Herunterladen des Add-Ins ist ein kostenloses SAS-Login erforderlich.)
RadViz ist eine Abkürzung für Radial Visualization. Bei einem Satz von n Spalten können Sie n Punkte gleichmäßig um einen Kreis verteilen. Jede Beobachtung in Ihren Daten wird basierend auf den relativen Anteilen der Spaltenwerte einem Punkt im Kreis zugeordnet. Sie können sich die Punkte auf dem Kreis als Anker für Federn vorstellen, deren Steifigkeit proportional zu den normalisierten Werten ist. Die Koordinate für jede Beobachtung ist der Punkt, an dem alle Kräfte ausgeglichen werden. Als Ergebnis sehen Sie eine visuelle Clusterung Ihrer Daten, die viele verschiedene Variablen berücksichtigt.
Bei Anwendung auf dreidimensionale Daten entspricht das Ergebnis dem Ergebnis der Ternary Plot-Plattform. Die Wahl der Reihenfolge der Punkte um den Umfang des Kreises führt auch zu unterschiedlichen Mappings. Mithilfe von Techniken wie der Analyse der Hauptkomponenten und der Partitionierung können Sie feststellen, welche Spalten die Daten am besten in verschiedene Cluster aufteilen. Eine sinnvolle Erweiterung zu dieses Add-In wäre die Berechnung einer optimalen Reihenfolge der Spalten basierend auf diesen oder anderen ähnlichen Techniken.
Ich freue mich auf Ihre Totally Rad Visualisierung!
