基于平行坐标的可视化多维数据挖掘的研究
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标 的可 视数 据 挖 掘 方 法 目前 已经 应 用 到 很 多 领域 ． 中 其
大多 数 应用 也把 平 行 坐标 作 为最 终 的 可视 化方 法
１ 基 于 平行 坐 标 法 可 视 数 据 挖 掘 技 术 概 述
１１ 概 念 及 分 类 ．
数 据 可 视 化 （ ａ ｉ ａ ｚｔ ｎ ： 大 量 数 据 转 化 Ｄ ｔ Ｖ ｓ ｌ ａｏ ） ａ ｕｉ ｉ 将 为有 意 义 的 图 像 的一 个 过 程 ．通 过 将 物 理 属性 与 数 据
通过 对 其 实现 方 式上 的研 究 ． 结合 ｃ≠ 编程 技 术 ， 出一 个 初 步 的 模 型 ， 析 平 行 坐标 法相 ≠ 提 分
比 其 他 方 法 的 优 缺 点
关 键 词 ：可视 化 ：数 据挖 掘 ；平 行 坐 标 ；模 型
０ 引
言
己所 需 要 的方 向或 目 的进 行 调 节
矾 究 与 开 发
基 于平行坐标的可视化 多维数据挖掘 的研究
路燕梅
（ 同济 大学 电子 与 信 息 工 程 学 院 计 算 机 系 ． 海 ２ １ ０ ） 上 ０ ８ ４
摘 要 ：可视 化 数 据 挖 掘 是 将 数 据 可视 化 与 数 据挖 掘 两 个技 术 相 结合 ，在 其 实现 的 多种 方 法 中 ， 平 行 坐标 法是 其 中 一种 最 直接 同 时也 是 研 究最 早 的 一 项 技 术 ． 它是 在 二 维 空 间 中 以平 行 坐标 的 形 式 来 表 示 Ｎ 维 数 据 从 而 实现 把 数 据 仓 库 中数 据 挖 掘 的 结 果 或 过 程 以 图形 呈现 出来 。
折线可 以看出 ， 整体存在一个偏科的现象擞 学 、 该班 物
理成绩 好 的学生 则语文 、 英语 比较 差 ， 因此 ， 在教 学改
化 、数 据 挖 掘 过 程 的 可 视 化 以及 数 据 挖 掘 结 果 的 可 视
化 数据可 视化 的思想是 ．对于每一次用 户输 入的数
据 ． 可 视化 技 术将 其 以 图像 的方 式 描 述 ． 且 在 界 面 用 并 上 呈 现 给用 户 ．是 应用 于 数 据 挖 掘 中对 数 据 的 预 处 理 阶段 的 ： 掘 过 程 的 可 视 化 ［ 在 挖 掘 算 法 处 理 完 一 次 挖 ６ １ 是 数 据 以后 ． 其 进 行 可 视 化 ． 样 用 户 可 以根 据 自 己的 对 这 需 求 来 调 整 数 据 挖 掘 的方 法 ． 而 实 现 人 机 交互 ． 种 从 这 类 型 的 可 视 化 是应 用 于 数 据 挖 掘 的实 施 阶 段 的 ：结 果 的可 视化 就 是 将 用 户 数 据 挖 掘 结 果 进 行 可 视 化 ．使 用 户可以直接对得出的结果进行分析 、 断 ． 判 是应 用 于 数
随 着 工 程 数 据 库 及 数 据 仓 库 技 术 的发 展 ，通 过 数 据 分析 得 出 隐 藏 的 重 要 结 论 的数 据 挖 掘 技 术 ． 日益 引 起 专 业 学 者 及 企 业 决 策 层 的重 视 可 视 化 数 据 挖 掘 ＿ ｌ ｌ 由
可视数 据挖掘可 以简单分为 以下三类 ： 数据 可视
现代计算机
２ １ ．０ ０ １１
１２ 平 行 坐 标 法 思 想 、 法 ． 方
传 统 的 坐标 系 中坐 标 轴 都 是 相 互 交 叉 的 ．而平 行
一
下 面我们输入一 次考试 的成绩 来分析是否能得 出 些有 价值的隐藏 的信 息 ． 如图 ３所示． 由起起伏 伏 的
坐标 中．所有的轴是一组相互平行且 等距 离 的直线来
ｉ
ｌ 掘Ｉ 挖 Ｉ可 厂 视
ｒ一 Ｌ『 － ５ ＝
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Ｉ 挖掘过程可视化 ｆ
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巨
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相对应 ．从 而利用人类 的视觉 系统来辅助 分析复杂 的
数据集【 ３ １ 可 视 数 据 挖 掘 （ Ｄ Ｖｓａ Ｄ ｔ Ｍ ｎｎ ） 采 用 可 Ｖ Ｍ，ｉ ｌ ａ ｉｉｇ ： ｕ ａ 视 化 的 方 式 去 检 查 、 解 数 据 挖 掘 算 法 ， 用 可 视 化 技 理 利 术 把源 数据 或 者挖 掘结 果 以直 观 的图像 形式 展示 出
来 ．并 可以通 过人类 的视觉感官对其挖掘过程按 照 自
收 稿 日期 ：０１ — ９ ２ ２ １０ — ６ 修 稿 日 期 ：０ ｔ ０ ８ ２ １ －１ —０
图 １
作 者 简介 ： 燕 梅 （９ ７ ）女 ， 南安 阳人 ， 士 研 究 生 ， 究 方 向 为铜 铁 供 应 链 中 的 Ｗ ｅ 路 １８ ～ ， 河 硕 研 ｂ服 务 组 合 优 化 算 法 等
据 挖 掘 最 后 阶段 的 ． 程 图 如 图 １ 所 示 ： 流 【
于其将大 量数据信 息以一种 图像化 的形式 呈现 出来 ．
更利 于对隐藏的 、 以前 未 知 趋 势 的发 觉 ， 此 在 数 据 挖 因
掘领域更是 吸引广大学者不断 的研究 在 可视化 挖掘技术 中 ， 有很 多典 型的方法 ， 如 ： 例 散点图、 相关 图、 位点图、 星型图 、 平行坐标 图等回 平行坐 。
组 成 ．平 行 坐 标 法 进 行 可视 数 据 挖 掘 的基 本 思 想 是 数 据 的 Ｎ个 维 度 分 别 对 应 于 平 面 上 的 Ｎ条 等 距 离 的 平 行 的 坐 标 轴 上 ．坐 标 轴 的取 值 范 围 则 取 决 于 属 性 值 的 最 小 值 及 最 大 值 ． 坐 标 轴 上 呈 现 均 匀 的分 布 。 条 记 在 每
大多 数 应用 也把 平 行 坐标 作 为最 终 的 可视 化方 法
１ 基 于 平行 坐 标 法 可 视 数 据 挖 掘 技 术 概 述
１１ 概 念 及 分 类 ．
数 据 可 视 化 （ ａ ｉ ａ ｚｔ ｎ ： 大 量 数 据 转 化 Ｄ ｔ Ｖ ｓ ｌ ａｏ ） ａ ｕｉ ｉ 将 为有 意 义 的 图 像 的一 个 过 程 ．通 过 将 物 理 属性 与 数 据
通过 对 其 实现 方 式上 的研 究 ． 结合 ｃ≠ 编程 技 术 ， 出一 个 初 步 的 模 型 ， 析 平 行 坐标 法相 ≠ 提 分
比 其 他 方 法 的 优 缺 点
关 键 词 ：可视 化 ：数 据挖 掘 ；平 行 坐 标 ；模 型
０ 引
言
己所 需 要 的方 向或 目 的进 行 调 节
矾 究 与 开 发
基 于平行坐标的可视化 多维数据挖掘 的研究
路燕梅
（ 同济 大学 电子 与 信 息 工 程 学 院 计 算 机 系 ． 海 ２ １ ０ ） 上 ０ ８ ４
摘 要 ：可视 化 数 据 挖 掘 是 将 数 据 可视 化 与 数 据挖 掘 两 个技 术 相 结合 ，在 其 实现 的 多种 方 法 中 ， 平 行 坐标 法是 其 中 一种 最 直接 同 时也 是 研 究最 早 的 一 项 技 术 ． 它是 在 二 维 空 间 中 以平 行 坐标 的 形 式 来 表 示 Ｎ 维 数 据 从 而 实现 把 数 据 仓 库 中数 据 挖 掘 的 结 果 或 过 程 以 图形 呈现 出来 。
折线可 以看出 ， 整体存在一个偏科的现象擞 学 、 该班 物
理成绩 好 的学生 则语文 、 英语 比较 差 ， 因此 ， 在教 学改
化 、数 据 挖 掘 过 程 的 可 视 化 以及 数 据 挖 掘 结 果 的 可 视
化 数据可 视化 的思想是 ．对于每一次用 户输 入的数
据 ． 可 视化 技 术将 其 以 图像 的方 式 描 述 ． 且 在 界 面 用 并 上 呈 现 给用 户 ．是 应用 于 数 据 挖 掘 中对 数 据 的 预 处 理 阶段 的 ： 掘 过 程 的 可 视 化 ［ 在 挖 掘 算 法 处 理 完 一 次 挖 ６ １ 是 数 据 以后 ． 其 进 行 可 视 化 ． 样 用 户 可 以根 据 自 己的 对 这 需 求 来 调 整 数 据 挖 掘 的方 法 ． 而 实 现 人 机 交互 ． 种 从 这 类 型 的 可 视 化 是应 用 于 数 据 挖 掘 的实 施 阶 段 的 ：结 果 的可 视化 就 是 将 用 户 数 据 挖 掘 结 果 进 行 可 视 化 ．使 用 户可以直接对得出的结果进行分析 、 断 ． 判 是应 用 于 数
随 着 工 程 数 据 库 及 数 据 仓 库 技 术 的发 展 ，通 过 数 据 分析 得 出 隐 藏 的 重 要 结 论 的数 据 挖 掘 技 术 ． 日益 引 起 专 业 学 者 及 企 业 决 策 层 的重 视 可 视 化 数 据 挖 掘 ＿ ｌ ｌ 由
可视数 据挖掘可 以简单分为 以下三类 ： 数据 可视
现代计算机
２ １ ．０ ０ １１
１２ 平 行 坐 标 法 思 想 、 法 ． 方
传 统 的 坐标 系 中坐 标 轴 都 是 相 互 交 叉 的 ．而平 行
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来 ．并 可以通 过人类 的视觉感官对其挖掘过程按 照 自
收 稿 日期 ：０１ — ９ ２ ２ １０ — ６ 修 稿 日 期 ：０ ｔ ０ ８ ２ １ －１ —０
图 １
作 者 简介 ： 燕 梅 （９ ７ ）女 ， 南安 阳人 ， 士 研 究 生 ， 究 方 向 为铜 铁 供 应 链 中 的 Ｗ ｅ 路 １８ ～ ， 河 硕 研 ｂ服 务 组 合 优 化 算 法 等
据 挖 掘 最 后 阶段 的 ． 程 图 如 图 １ 所 示 ： 流 【
于其将大 量数据信 息以一种 图像化 的形式 呈现 出来 ．
更利 于对隐藏的 、 以前 未 知 趋 势 的发 觉 ， 此 在 数 据 挖 因
掘领域更是 吸引广大学者不断 的研究 在 可视化 挖掘技术 中 ， 有很 多典 型的方法 ， 如 ： 例 散点图、 相关 图、 位点图、 星型图 、 平行坐标 图等回 平行坐 。
组 成 ．平 行 坐 标 法 进 行 可视 数 据 挖 掘 的基 本 思 想 是 数 据 的 Ｎ个 维 度 分 别 对 应 于 平 面 上 的 Ｎ条 等 距 离 的 平 行 的 坐 标 轴 上 ．坐 标 轴 的取 值 范 围 则 取 决 于 属 性 值 的 最 小 值 及 最 大 值 ． 坐 标 轴 上 呈 现 均 匀 的分 布 。 条 记 在 每
