当数据点具有两个quantitative属性和一个categorical属性时，就可以用multiclass maps展示，包括散点图，多维投影，主题地图等。如果点的数量很多，直接绘制会引起overplotting，降低可读性，此时需要进行一些处理，比如alpha blending、数据聚集等，来保持可读性。本文展示了multiclass density maps，对每一种category都计算出2维的histogram，通过分块提高可视化的表达力和可扩展性。在总结相关工作的基础上，作者设计了一种模型，通过声明式的语法来进行multiclass density maps的可视化，并且可以动态调整来得到不同的可视化结果。
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