文章目錄

• • 1.層次數據的概念
  • 2.層次數據可視化
  • • 節(jié)點鏈接法
    • 空間填充法

1.層次數據的概念

? 層次數據著重表現個體之間的層次關系，具有自底向上或自頂向下的層次結構
– 自然世界和社會關系中的包含和從屬關系
– 組織信息
? 文件列表
? 物種發(fā)展
– 邏輯承接關系
? 決策樹

六大計算機公司的組織結構圖，生動地反映了獨特的企業(yè)文化：亞馬遜有嚴格的等級制度；谷歌也有清晰的等級，但部門之間相互交錯，由google的三駕馬車CEO埃里克·施密特（Eric Schmidt）、 Google聯合創(chuàng)始人拉里·佩奇（Larry Page）和塞吉·布林（Sergey Brin）共同領導；Facebook像一張分布式網絡；微軟各自占山為王，且相互競爭；蘋果是各小團隊相互平等靈活作戰(zhàn)，但喬布斯的作用非常明顯；甲骨文法務部門遠大于工程部門

物種發(fā)展
這棵樹清晰地呈現了不同物種之間的遺傳關系，所有物種通過生物發(fā)展史的基因鏈接關系相連。 本數據包含93891個物種，占今天地球上的1億物種的極小部分。根節(jié)點"Life on Earth’’ (紅色字體)被置于樹的 西南角，它的西南方向鏈接了``Green plants’’（綠色植物，綠色）分支，東南方向鏈接了’‘Protista’’（原生動物， 淡紅色）分支，西北方向鏈接的是’‘Fungi’’（菌類，黃色）分支。

2.層次數據可視化

節(jié)點鏈接法
概念；將單個個體繪制成一個節(jié)點，節(jié)點之間的連線表示個體之間的層次關系
代表技術：節(jié)點鏈接樹、三維樹
空間填充法
概念：用空間中的分塊區(qū)域表示數據中的個體，并用外層區(qū)域對內層區(qū)域的包圍表示彼此之間的層次關系
代表技術：樹圖(Treemap)、維諾圖（Voronoi）
混合型
以上兩種思路的綜合使用

節(jié)點鏈接法

一般需要考慮的問題：
節(jié)點位置的空間順序與層次關系一致
減少連線之間的交叉
減少連線的總長度
可視化應該有合適的長寬比，以優(yōu)化空間的利用

節(jié)點鏈接法的布局
正交布局：節(jié)點在放置的時候都按照水平或垂直對齊
縮進圖(indent)
聚類樹(dendrogram)
冰柱圖(icicle)
徑向布局（輻射型）：根節(jié)點位于圓心，不同層次節(jié)點放置在半徑不同的同心圓上
徑向布局圖(Radial layout)
雙曲樹(Hyperbolic tree)

正交布局
? 節(jié)點在放置的時候都按照水平或垂直對齊
– 電路圖例外
? 方向與坐標軸一致的，布局規(guī)則
? 與視覺識別習慣吻合，非常直觀
? 缺點
– 對于大型的層次結構，特別是廣度比較大的層次結 構，這樣的布局會導致不合理的長寬比

H樹圖：僅對二叉樹有較好的效果

縮進圖：主要指在二維平面上用縮進的方式放置子節(jié)點，同一層次的節(jié)點縮進量相同
快速并易于實現 √
可以使用純文本（或HTML ） √
瀏覽大數據時需要很多滾動操作 ×
容易失去上下文 ×

聚類樹
家狗的不同物種的單倍體基因序列的比較分析

冰柱圖：常用于聚類分析，展現層次聚類結果

徑向布局
更加合理地利用空間
? 根節(jié)點位于圓心，不同層次的節(jié)點被放置在半徑不同的同心圓上
? 節(jié)點到圓心的距離對應于它的深度
? 滿足樹結構節(jié)點數量隨層次而增加的特點
– 與正交分布在每一層上對于空間的分割類似，一個同心圓被劃分為不同區(qū)間，分別對應于該層不同的節(jié)點。由于同心圓的周長隨著半徑增長，越深的層就有越多的空間來放置節(jié)點。滿足了樹里面節(jié)點數量隨著層次而增加的特點

三維樹/圓錐樹：一種在三維空間可視化層次數據的技術，結合了徑向布局和正交布局兩種思想

基本思想：
– 在布局中增加一個維度
– 保留了自頂向下的特性
– 更接近中心的節(jié)點更容易被注意到
– 父節(jié)點與子節(jié)點呈圓錐狀排布
– 兄弟節(jié)點落在同一個平面上

優(yōu)點：
– 空間利用更加充分
– 可以使用平滑的動畫讓用戶捕捉到變化
– 美即正義
缺點：
– 3D情景下難以避免節(jié)點間相互重疊
– 需要3D渲染，交互情景下難以在移動端保證性能。

空間填充法

矩形樹圖(Treemaps)
? 20世紀90年代初，為了找到一種有效了解磁盤空間使用情況的方法，馬里蘭大學人機交互實驗室教授Ben Shneiderman和他的團隊通過調整樹狀圖，發(fā)明了矩形樹圖。

用矩形表示節(jié)點
假設每個葉節(jié)點具有一個“尺寸”屬性（例如 磁盤中的文件，或者機構圖中的薪水等）
父節(jié)點的尺寸是所有子節(jié)點尺寸之和
矩形面積的大小通常對應節(jié)點的屬性，每個矩形又按照相應節(jié)點的子節(jié)點遞歸的進行分割，直到葉節(jié)點位置。
核心問題：空間的分割方法

Johnson和Shneiderman在1991年提出交替縱橫切分法(slice-and- dice Treemap)
? 布局方法:
– 遞歸地細分屏幕空間成矩形塊
– 整個矩形表示層次化數據中的最高層級（例如文件系統樹的根節(jié)點，或是所有數據的集合）
– 較低一層的節(jié)點根據各自具有的權重(Weight)的比例，劃分最高層節(jié)點矩形的面積
– 它們的子節(jié)點再遞歸地劃分各自的父節(jié)點，如此往復直到所有層次都劃分完畢

局限：當子節(jié)點過多時，交替縱橫切分法產生過多的細長的矩形
不同樹圖布局算法的效果對比

優(yōu)點：
1、空間利用比節(jié)點鏈接法好
2、使用顏色和大小來編碼
缺點：
1、結構不如節(jié)點鏈接法直接
2、難以辨識深層次節(jié)點

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据可视化笔记8 层次数据可视化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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