每個數據對象有兩個或兩個以上獨立或者相關屬性的數據。


一維數據




一維數據可以利用餅圖、條形圖來表示。


二維數據




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三維數據






高維數據


高維指數據具有多個獨立屬性，多元指數據具有多個相關屬性。怎樣在視覺空間（三維空間/二維平面）上表達？




思路1：在二維/三維圖表上增加視覺通道，以表達更多的屬性信息。




當維度超過三維后，可以增加視覺編碼來表示，例如顏色、大小、形狀、填充形式等。但對于更高維多元數據的可視化，這種方法還是很局限。


思路2：“多視圖協調關聯”：不同的視圖表示數據的一部分屬性。




思路3：利用散點矩陣


對于N維數據，使用N2個二維散點圖逐一表示N個屬性之間的兩兩關系




隨著數據維度的增加，a散點圖數量的增加導致可讀性下降


例：329款汽車的7種技術參數




思路4：利用表格透鏡（table lens）

• 類似于表，以圖的形式顯示表格中的數值，節省空間，易于觀察和發現
• 排序與選擇操作：易于發現分布規律與關聯關系
• 焦點與上下文：關注的區域以圖文強調
• 重組視圖：移動屬性列

思路5：利用平行坐標系

• 平行的坐標軸表示不同維度
• 每個數據點對應一條穿過所有坐標軸的折線
• 在二維空間中完整顯示高維數據
• 不僅可以揭示數據在每個屬性上的分布，還可描述相鄰屬性間的關系

例：A = (1, 2, -2, 1, -3), B = (2, 3, -1, 1, -2), C=(-4, -5, 5, 2, )




例：329款汽車的7種技術參數




在二維空間中完整顯示高維數據


不僅可以揭示數據在每個屬性上的分布，還可描述相鄰屬性間的關系


對非相鄰屬性間的關系表現能力較弱，不易于同時表示多個維度關系




這種方法的增強與改進：

• 刷操作：交互選擇感興趣數據，高亮顯示
• 改變坐標軸排列順序
• 根據坐標軸間的相關性進行聚類、重排列
• 綜合使用其他可視化方法

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的脑洞大开！高维数据怎样做出可视化效果的5个思路（多图）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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