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Visualization of trends using RadViz

机译：使用RadViz可视化趋势

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Data mining is sometimes treating data consisting of items representing measurements of a single property taken in different time points. In this case data can be understood as a time series of one feature. It is no exception when the clue for evaluation of such data is related to their development trends as observed in several successive time points. From the qualitative point of view one can distinguish three basic types of behaviour between two neighbouring time points: the value of the feature is stable (remains the same), it grows or it falls. This paper is concerned with identification of typical qualitative development patterns as they appear in the windows of given length in the considered time-stamped data and their utilization for specification of interesting subgroups.
机译：数据挖掘有时会处理由表示在不同时间点获取的单个属性的测量值的项目组成的数据。在这种情况下，数据可以理解为一个特征的时间序列。当在几个连续的时间点观察到的此类数据的评估线索与它们的发展趋势相关时，也不例外。从定性的角度来看，可以区分两个相邻时间点之间的三种基本行为类型：特征的值是稳定的（保持不变），它增长还是下降。本文关注的是典型的定性发展模式的识别，这些模式出现在考虑的时戳数据中给定长度的窗口中，并用于确定有趣的子组。

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