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GUIRO: 用户引导的矩阵重排序 (User-Guided Matrix Reordering)

矩阵可视化是主要的关系(或网络)数据可视化技术之一。如果其布局能够揭示底层的数据拓扑结构,则最为有效。不同的矩阵排序算法带来不同的视觉模式,它们的可信赖性和可解释性是个值得研究的问题。 该工作[1]介绍了一种可视化分析系统来帮助新手、网络分析师和算法设计人员打开排序算法黑匣子,从而帮助用户更好地了解复杂的重排序过程,进而支持数据和重排序算法的见解。

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HiPiler: 基于交互式small multiples的大型基因组交互矩阵可视分析工具(HiPiler: Visual Exploration of Large Genome Interaction Matrices with Interactive Small Multiples)

 

人类基因组长约2米,紧密折叠到每个细胞核中。这种存在方式导致相聚很远的基因组序列可以紧密地在空间上接近。生物学家分析发现,基因组序列在空间上的靠近行为与某些疾病的发生紧密相关。为更好地帮助领域专家分析基因组的构建,这篇文章[1]提出一个可视分析工具HiPiler(图1)。这个工具支持用户在非常巨大的矩阵中,分析少数模式(patterns)的特征。

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Magnostics:基于图片搜索有趣的矩阵视图引导网络探索(Magnostics: Image-based Search of Interesting Matrix Views for Guided Network Exploration)

当我们想要理解大型网络数据时,搜索和分析是主要的 手段。为实现快速的搜索分析,一个广泛使用的方法是特征描述子(FDs)。特征描述子常用来描述某些重要的数据属性,然后根据这些属性计算数据元素之间的相似性分数。这篇文章[1]提出一系列经过验证的特征描述子,描述矩阵视图中的特征,以此来引导用户探索分析大型网络数据。 继续阅读 »