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1、基于雷达图的多维数据可视化表示及特征分析丁杰敏等:基于雷达图的多维数据可视化表示及特征分析基于雷达图的多维数据可视化表示及特征分析丁杰敏,李伟波(武汉工程大学计算机科学与工程学院,湖北武汉430073)摘要:针对雷达图分析方法中存在的问题,讨论了用雷达图表示多维数据的数学模型,综合分析了可视化图形几何特征及其应用方法,建立了基于可视化图形分类的准确度的估算方法和按权重大小定义多维数据顺序的方法,有效地解决了传统雷达图分析方法中存在的面积不惟一等问题.关键词:雷达图;可视化;多维数据;图形分类中图分类号:TN95—34文献标识码:A文章编号:1004
2、—373X(2O1o)23—0024—03VisualizationRepresentatjonandFeatureAnalysisofRadar—map'basedMulti—dimensionalDataDINGJierain,LIWei—bo(SchoolofComputerSciencearidEngineering,WuhanInstituteofTechnology,Wuhan430073,China)Abstract:Themathematicalmodelofthemulti—dimensionaldatarepresentedby
3、radarmapisdiscussedtOsolvetheprob—lemsexistingintheradar—mapanalysis.Thegeometricfeaturesofthevisualgraphicanditsapplicationsareanalyzedcompre—hensively.ThemethodstOestimatetheaccuracyofthepresentationbasedonthevisualgraphicclassificationsanddefinethemulti—dimensionaldataseque
4、nceinaccordancewithweightingbasedontherelatedcriteriaareestablished,whicheffectivelysolvetheproblems(suchastheareathatisnotunique)existinginthetraditiona1radarmapanalysis.Keywords:radarmap;visualization;multi—dimensionaldata;graphiccategory0引言1多维数据的可视化模型现在多维数据可视化表示是数据挖掘,模式识别,信
5、息融合等领域面临的重要问题.人们对于多维空间点集规律的直观理解很困难,因此,如何将多维数据直观地表示在人们面前,是多维数据图表示所要解决的问题[1].目前,有各种多维数据表示的方法,如平行坐标法,脸谱图法,雷达图法,散布图法,星座图法,像素图法等l1j.雷达图分析方法是基于一种形似导航雷达显示屏上的图形而构建的一种多变量对比分析技术,许多统计方面的专家用雷达图来分析经济,银行利率,企业风险等.但是,这些雷达图方法多采用等分圆周的方法,各指标数轴射向的确定含有较大程度上的主观性,缺乏理论指导,不能体现各个指标的重要程度,由于绘制雷达图的主观取向不同,
6、得到的雷达图面积和周长也不同,进而影响对研究对象本质的分析.为解决面积和周长不同的问题,有的采用绘制出所有可能的雷达图,然后求其平均面积.这种方法只是对评价向量中的各个变量进行简单的几何平均,缺乏理论依据,需要进一步研究.现阶段,由于雷达图定量综合评价方法的研究时间较短,还有很多问题需要探索.收稿日期:2010—0713基金项目:湖北省教育厅重点项目(C2010033)24通常输入的多元数据都为单变量数据,可视化处理的目的是将单变量向2D空间映射,采用极坐标方法模型将单一变量变换为幅度值与角度值.定义1:对于多维数据集合X(x,.,…,32),存在
7、变换fEr(x),(z)],使得经过变换后得到的n个数据点恰好落在极坐标表示的多元图上,该数据点集合被称为多维数据x的图形数据集合,记为{.z(,叫)}.1.1极坐标的幅度值r变换用原变量数据绘图时,由于图形所表示各变量的范围与原数据的取值范围不同,故应对原数据做相应的变换.原变量数据z变换为图形变量幅度值数据r的相似变换公式为:r一a+(6一a)×(z一m)/(M~m)式中:r为变换后的图形数据;-z为原始数据;a为图形变量i的最小值;b为图形变量i的最大值;为第i组变量的最小值;为第i组变量的最大值.对于雷达图,从圆心出发画射线,每条射线表示一
8、个评价指标,当取a一0,b—l时,为单位圆,归一后的指标值就标注在该射线上(见图1).1.2极坐标的弧度值∞变换在一些传统