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Neighborhood graphs, stripes and shadow plots for cluster visualization

机译：用于集群可视化的邻域图，条纹和阴影图

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Centroid-based partitioning cluster analysis is a popular method for segmenting data into more homogeneous subgroups. Visualization can help tremendously to understand the positions of these subgroups relative to each other in higher dimensional spaces and to assess the quality of partitions. In this paper we present several improvements on existing cluster displays using neighborhood graphs with edge weights based on cluster separation and convex hulls of inner and outer cluster regions. A new display called shadow-stars can be used to diagnose pairwise cluster separation with respect to the distribution of the original data. Artificial data and two case studies with real data are used to demonstrate the techniques.
机译：基于质心的分区聚类分析是一种将数据细分为更多同类子组的流行方法。可视化可以极大地帮助您了解这些子组在较高维空间中彼此相对的位置，并可以评估分区的质量。在本文中，我们对现有的群集显示进行了一些改进，这些群集显示使用基于群集分离以及群集内部和外部群集区域的凸包的边缘权重的邻域图。可以使用一种称为“阴影星”的新显示来诊断关于原始数据分布的成对群集分离。人工数据和两个带有实际数据的案例研究被用来证明该技术。

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