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DSPCP:在平行坐标中展现复杂数据关系(DSPCP: A Data Scalable Approach for Identifying Relationships in Parallel Coordinates)

DSPCP:在平行坐标中展现复杂数据关系

平行坐标是一种高效而常用的、展现高维数据分布的可视化方法。其形式简洁、可扩展性强,有着同类方法难以比拟的优势。然而,平行坐标也存在不少缺点,形式不直观便是其中重要的一项。用户通过观察折线分布,仅能感知两个维度之间的线性相关性,而且往往会高估其中的正相关关系[2]。这篇发表在2017年TVCG上的文章[1],则巧妙地利用了平行坐标的点线对称性,增强了平行坐标表现复杂数据关系的能力与准确性。

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斯图加特大学博士后周亮访问北京大学

ping pi2017年4月12日,德国斯图加特大学可视化研究实验室(Visualisierungsinstitut, Universitaet Stuttgart (VISUS))博士后周亮访问北大可视化与可视分析实验室。周亮博士的研究方向包括大规模多属性数据的可视化与分析,交互式复杂数据特征提取。

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基于自内嵌平行坐标的多分辨率气象集合模拟数据的参数分析 (Multi-Resolution Climate Ensemble Parameter Analysis with Nested Parallel Coordinates Plots)

传统的集合模拟数据本身以及参数空间都非常复杂,因为集合模拟数据往往是多成员 (multi-run),多维度 (multi-dimensional)以及时变的 (time-varying)。在此基础之上,领域科学家 (如气象学家) 在进行集合模拟时,还需要使用不同的分辨率来进行模拟,因为不同的分辨率的数据可以得到不同物理意义的特征 (pyhsical feature),因此,气象学家往往会对同一个模拟进行多分辨率的多次模拟。

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