月度存档: 十月 2021

图集合矩阵可视化的同步排序 (Simultaneous Matrix Orderings for Graph Collections)

矩阵可视化可以突出图数据中的局部结构。为了使这些结构表现为明显的视觉模式,人们提出了各种矩阵重排的方法来对矩阵的行和列进行适当排序。 但是,图数据可能不是孤立出现的,而是属于共享一组顶点的图集合的一部分。在这种情况下,已有的一种方法是选择一个图进行矩阵重排,然后推广到所有的图上;另一种方法是对所有图进行加权的合并,然后对合并后的图进行重排。然而这些方法都会损失信息,来自荷兰埃因霍芬理工大学的Beusekom等人 [1] 提出了一种考虑整个图集合的重排算法,如图1所示,可以同时对图集合中的所有图数据得到较好的矩阵重排结果。

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利用颜色编码的堆叠直方图增强平行坐标图 (Augmenting Parallel Coordinates Plots with Color-coded Stacked Histograms)

平行坐标图(Parallel Coordinate Plot, PCP)是一个常见的可视化形式, 能够在二维空间中呈现出多维数据。在平行坐标图中,每条折线代表一条数据,折线的形状能够反映数据的特征。然而,如果数据过多,折线之间会产生严重的重叠,从而影响对折线形状的判断和进一步的交互;此外,虽然折线图可以呈现相邻两个轴对应的属性的关系,但在展现不相邻的属性的关系上却又无能为力,只能通过对坐标轴进行重排使两者相邻。

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