2024-03-29T07:22:00Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001063092023-11-17T02:17:36Z06504:07684:07693
相関に基づくクラスタリングを用いた軸縮約可能な平行座標系jpnインタフェースhttp://id.nii.ac.jp/1001/00106285/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=106309&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan東大東大奈良先端大東大慶大能野琴吳湘筠渡辺一帆高橋成雄藤代一成高次元データの相関の把握をするために広く用いられている可視化手法の1つとして平行座標系がある.しかしながら,平行座標系では,次元数の増加に伴い描画されるデータが複雑になるため,相関の把握が困難になる.そこで本研究では,この問題を解決するために,相関を維持したまま次元を減らして平行座標系を描写する方法を提案する.具体的には,各軸同士の相関を非類似度として算出し,グラフスペクトル解析を通じて,各軸の位置を1次元線上及び2次元平面上に写像する.そこで,軸のクラスタリングと行うことで,平行座標軸を並べ変えたのち併合を行うことにより軸の本数を減らし,最終的に少ない次元によるデータの可視化を実現する.AN00349328第76回全国大会講演論文集201413333342014-03-112014-10-03