作为多元数据可视化的主要两种方法,散点图和平行坐标各有优缺点。散点图通常只能显现两个属性间的联系,但是每条数据都表示成一个点,从而减少了总的像素数 量和视觉复杂度;平行坐标能显示多个属性间的联系,但是每条数据(多条属性)表示成一条线,增加了像素的数量,当数据量很大的时候,复杂度就大大增加,而无法显示数据间的联系。2009年北大的袁晓如教授在IEEE VisWeek 上发表了篇文章【1】,提出了一种技术将两种方法结合在一块。基本的想法是在平行坐标里的轴之间显示散点图,从而使原来在平行坐标里看不清的数据趋势用散点图表示。像下面的左图显示的是平行坐标图,而右图结合了散点图。



在两个平行轴之间画散点图的基本思路是把右边的轴旋转90图,这样与左边的形成直角坐标系,散点图的绘制和解读也就与传统的一致。画散点图的区域中原来的直线变成穿过散点图的曲线,这样保持了原来平行坐标里的连接关系,也支持通过线来进行数据筛选的功能。这种新的技术也用到了前面所说的汽车数据的例子,有兴趣的话找这篇论文读一读吧。

【1】 Xiaoru Yuan, et al. Scattering Points in Parallel Coordinates. IEEE Transactions on Visualzation and Computer Graphics, November/December 2009 (vol. 15 no. 6)

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