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TVBPS:一种基于Parallel Sets的具有度量属性的多变元时态数据可视化方法

         

摘要

Facing the weakness of the existing visualization method for “time-varying multivariate data with measures”, this paper proposed a new visualization method based on Parallel Sets TVBPS, which was composed by a categories layout algorithm ACLEARCR (advance%针对现有“具有度量属性的多变元时态数据”可视化方法不足,提出Parallel Sets分类值排列顺序优化算法ACLEARCR、基于相关度的Parallel Sets变元轴配置算法(VABC)、深度信息Parallel Sets(DCPS)共同组成基于Parallel Sets的具有度量属性的多变元时态数据可视化方法TVBPS。使用具体数据集对提出的可视化方法进行实验,获得的视图能够挖掘数据集中的隐含知识,证明了该方法的有效性。TVBPS可视化方法为分析多变元时态数据集提供了有效手段,具有较高的适用性和易用

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