多変量データを扱う人は誰でも、典型的なコンピュータディスプレイ上に一度に2つ以上の次元を表示する方法の問題に取り組んできました。 JMP Scatterplot Matrix、Parallel Coordinates、Clusteringなど、多変量データの視覚化と分析に使用できる多くのオプションがあります。
ビジュアライゼーションコミュニティのもう1つのグラフィック技術は「RadViz」です。 RadVizアドインで利用可能になりました JMPファイル交換を使用してこの手法を説明する JMP 9 。（アドインをダウンロードするには無料のSASログインが必要です。）
RadVizはRadial Visualizationの略です。n列のセットを考えると、円周上に均等に分布するn個の点を配置できます。データ内の各観測値は、列の値の相対的な比率に基づいて円の中の点にマッピングされます。円上の点はばねのアンカーと考えることができ、剛性は正規化された値に比例します。各観測の座標は、すべての力が等しくなる点です。その結果、さまざまな変数を考慮に入れたデータの視覚的なクラスタ化を見ることができます。
3次元データに適用すると、結果はTernary Plotプラットフォームで生成されたものと同じになります。また、円周上の点の順序を選択すると、マッピングが異なります。主成分分析やパーティショニングなどの手法は、どの列がデータを別々のクラスターに最適に分離しているかを判断するのに役立ちます。の便利な拡張このアドインこれらまたは他の同様の手法に基づいて列の最適な順序を計算することになります。
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