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申请/专利权人：北京大学
摘要：本发明公开了一种高维数据子空间可视化探索分析方法和系统，方法包括：S100、从高维数据集中搜索有价值的子空间并提取其特征，特征包括子空间相似度、子空间聚类、数据模式、维度模式和代表性子空间；S200、基于提取的特征，构建子空间地图，包括确定锚点位置和子空间遍历顺序，通过网格平铺的方式确定布局，加入额外地图隐喻；S300、绘制子空间地图及其他辅助视图，通过与用户交互完成子空间探索。本发明以地图隐喻的可视化形式支持用户高效地完成高维数据子空间的探索分析。
主权项：1.一种高维数据子空间可视化探索分析方法，其特征在于，包括：S100、从高维数据集中搜索有价值的子空间并提取其特征，所述特征包括子空间相似度、子空间聚类、数据模式、维度模式和代表性子空间；S100包括：（1）提取子空间相似度：计算搜索得到的每个子空间中的每个数据项的k-NN列表，将两个子空间在某个数据项对应的k-NN列表之间的相似性作为这两个子空间在该个数据项上的相似性，将这两个子空间在所有数据项上的相似性平均得到这两个子空间的相似度；（2）提取子空间聚类：通过DBSCAN聚类算法，对搜索得到的每个子空间进行两层聚类，第一层中的聚类作为第二层的算法输入；（3）提取数据模式：评估在同一聚类的所有子空间中具有相似的k-NN列表的数据项，作为聚类的数据模式；（4）提取维度模式：计算每个维度在同一聚类的所有子空间中出现的次数，将在某一聚类中出现的次数达到对应高预设次数的维度以及低于对应低预设次数的维度作为该聚类的维度模式，将在某一子空间的邻居子空间中维度出现的次数作为该子空间的维度模式；（5）提取代表性子空间：选择与其他成员子空间有最高平均相似度的子空间作为代表性子空间；S200、基于提取的特征，构建子空间地图，包括确定锚点位置和子空间遍历顺序，通过网格平铺的方式确定布局，加入额外地图隐喻；S300、绘制所述子空间地图及其他辅助视图，通过与用户交互完成子空间探索。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京大学 一种高维数据子空间可视化探索分析方法和系统
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