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Visual Approaches for Exploratory Data Analysis: A Survey of the Visual Assessment of Clustering Tendency (VAT) Family of Algorithms

机译：探索性数据分析的视觉方法：对算法聚类趋势的视觉评估调查（算法

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Exploratory data analysis (EDA) using data clustering is extremely important for understanding the basic characteristics of a novel data set before developing complex statistical models and testing the various hypotheses. A preliminary step to clustering is deciding whether the data contain any clusters and, if so, how many clusters to seek. This is the clustering-tendency-assessment problem, which has not received much attention in the pattern-recognition literature. An important category of algorithms in this domain includes visual approaches, represented here by the visual assessment of tendency (VAT) algorithm, which reorders the pairwise dissimilarity matrix and then generates a reordered dissimilarity image (RDI) or cluster heat map that shows possible clusters in the data by dark blocks along the diagonal.
机译：使用数据聚类的探索性数据分析（EDA）对于了解在开发复杂的统计模型和测试各种假设之前，对新颖数据集的基本特征非常重要。群集的初步步骤是决定数据是否包含任何群集，如果是的话，可以寻求多少个群集。这是集群倾向评估问题，在模式识别文献中没有受到大量关注。该域中的一个重要类别的算法包括视觉方法，通过视觉评估趋势（VAT）算法，其重新排序成对异化矩阵，然后生成显示可能簇的重新定义图像（RDI）或群集热图沿着对角线的黑暗块的数据。

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