面向不确定性的多维数据可视分析

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1、面向不确定性的多维数据可视分析（申请清华大学工学博士学位论文）培养单位：软件学院学科：软件工程研究生：廖鸿森指导教师：张慧副研究员副指导教师：陈莉副研究员二〇一＾ｂ年六月ＵｎｃｅｒｔａｉｎｔＯｒｉｅｎｔｅｄＶｉｓｕａｌｙＭｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＤａｔａＡｎａｌｓｉｓｙＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＴｓｉｎｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｇｙｉｎａｒｔｉａｌｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｐｑｆｏ

2、ｒｔｈｅｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌｄｅｒｅｅｏｆｐｇＤｏｃｔｏｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇｂｙＬｉａｏＨｏｎｓｅｎｇＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（）ＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆｅｓｓｏｒＺｈａｎＨｕｉｐｇ，ＡｓｓｏｃｉａｔｅＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆｅｓｓｏｒＣｈｅｎＬｉｐ，Ｊｕｎｅ２０１７，摘要摘要多维数据分析是学术研究一、工业应用等众多领域共同面对的个重难

3、点问题。随着科技的发展，多维数据的规模及分析难度逐渐提高，多维数据可视化及可视分析研究也得到了众多的关注和讨论。而为了更好的辅助用户理解数据并根据数一据做出合理决策，不确定性可视化及可视分析也成了可视化领域个热门的研究方向。但是，如何利用不确定性更好的辅助用户进行多维数据可视探索分析依旧一是个尚未得到完善解决的问题。同时，如何利用多维数据可视分析的方法来辅一助分析数据的不确定性，也是个有迫切需求且有意义的研究问题。本文主要针对面向不确定性的多维数据可视分析中的几个相关问题进行研究

4、讨论，并提出相关的解决方案。本文的主要工作包括：？针对多维数据交互式层次细节探索及数据多维度相关性分析问题，提出了基于不确定性可视化的交互式可视探索分析方法。在散点图可视化的基础上，通过基于超像素的多标签优化方法生成数据抽象结果，进而通过图标来展示数据抽象结果，并引导用户进行交互式的层次细节数据探索分析。即使针对较大规模的数据，该方法也能提供交互式的数据探索支持。？针对多维数据分类问题，提出了基于不确定性（分类不确定性）可视化的主动学习方法，利用可视化指导主动学习中的样本选取。通过基

5、于等值线的数据分类不确定性可视化，辅助用户在选取样本时同时考虑样本的不确定性、多样性和所处区域的数据密度，从而提高样本选择的合理性并提升主动学习中分类模型的学习效率。定性和定量的案例对比分析充分展示了本文提出的方法对于主动学习样本选择和提高模型学习效率的有效辅助作用。？一针对气象预报的不确定性分析度量问题，提出了种可视投票框架并基于此一个可视分析系统设计开发了。利用气象研究中已有的样例法估计降雨预报的不确定性（降雨概率），并利用多数投票法解决样例法中的多种相似度量问题，利用多度量

6、、多视图协作分析的方法解决样例相似计算中的阈值设定问题，从而更好地解决气象预报的不确定性分析估计问题。本文也通过案例分析及领域专家评估反馈说明了本文方法对于辅助气象预报分析订正的有效性及系统的可用性。关键词：多维数据，不确定性，可视化，可视分析ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＭｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｉｎｇｒｏｂｌｅｍｉｎｍａｎｐｙａｒｅａｓ，ｓｕｃｈａｓａｃａｄｅｍｉｃ

7、ａｌｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｉｎｄｕｓｔｒｉａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｈｅｓｃａｌｅａｎｄｃｏｍｌｅｘｉｔｏｆｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄａｔａｉｎｃｒｅａｓｅ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆ，ｐｙｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄａｔａｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｖｉｓｕａｌａｎａｌｙｔｉｃｓｈａｖｅａｌｓｏａｔｔｒａｃｔｅｄｍｏｒｅａｔｔｅｎ？ｔｉｏｎ．Ｉｎｏｒｄｅ

8、ｒｔｏｂｅｔｔｅｒａｓｓｉｓｔｕｓｅｒｓｉｎｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｄａｔａａｎｄｍａｋｉｎｒｅａｓｏｎａｂｌｅｄｅｃｉｓｉｏｎｓｇ，ｇｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｈａｓａｌｓｏｂｅｃｏｍｅａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔａｎｄｈｏｔｔｏｐｉｃｉｎｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｒｅ？ｓｅａｒｃｈ．Ｈｏｗｔｏｔａｋｅａｄ