다 변수 데이터로 작업하는 모든 사람들은 일반적인 컴퓨터 디스플레이에서 한 번에 2 개 이상의 차원을 표시하는 방법의 문제를 처리했습니다. JMP Scatterplot Matrix, Parallel Coordinates, Clustering 등과 같은 다 변수 데이터를 시각화하고 분석 할 수있는 많은 옵션이 있습니다.
시각화 커뮤니티의 또 다른 그래픽 기술은 "RadViz"입니다. RadViz 추가 기능 이제 JMP 파일 교환 이 기법을 사용하여 JMP 9 . (추가 기능을 다운로드하려면 무료 SAS 로그인이 필요합니다.)
RadViz는 Radial Visualization의 약자입니다. n 개의 열 집합이 주어지면 n 개의 점을 원 주위에 고르게 배치 할 수 있습니다. 데이터의 각 관측치는 열 값의 상대 비율에 따라 원의 한 지점에 매핑됩니다. 스프링의 앵커라고 생각할 수 있습니다. 강성은 표준화 된 값에 비례합니다. 각 관찰에 대한 좌표는 모든 힘이 균등화되는 지점입니다. 결과적으로 다양한 변수를 고려한 데이터의 시각적 클러스터링을 볼 수 있습니다.
3 차원 데이터에 적용하면 결과는 Ternary Plot 플랫폼에서 생성 된 것과 동일합니다. 또한 원의 둘레에 점의 순서를 선택하면 서로 다른 매핑이 생성됩니다. Principal Component Analysis and Partitioning과 같은 기술을 사용하면 어떤 열이 데이터를 별개의 클러스터로 가장 잘 구분하는지 확인할 수 있습니다. 유용한 확장 기능 이 추가 기능 이들 또는 다른 유사한 기술에 기초하여 칼럼의 최적 순서를 계산하는 것이 될 것이다.
Totally Rad Visualization에 대한 정보를 기다리겠습니다.
