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Informations-

visualisierung

Thema: 8. Spezifische Verfahren - Parallele Koordinaten

Dozent: Prof. Dr. Gerik Scheuermann scheuermann@informatik.uni-leipzig.de

Sprechstunde: nach Vereinbarung

Umfang: 2

Prüfungsfach: Modul Fortgeschrittene Computergrafik Medizininformatik, Angewandte Informatik

Informationsvisualisierung

Wiederholung

Was wird bei der SPM oberhalb und unterhalb der Diagonalen

dargestellt?

Was wird auf der Diagonalen dargestellt?

Welche Ordnung ist in Zeile/Spalte definiert?

Wie kann der Zusammenhang zwischen den einzelnen

Scatterplots visuell analysiert werden?

Wozu sind kategorische/diskrete Daten gut?

Was ist das Problem bei hochdim‘ Daten?

Wie können Dimensionen reduziert werden?

Was ist der GrandTour-Ansatz?

Wie unterscheidet er sich von Projection Pursuit?

Wiederholung

Was ist das neue von ScatterDice?

Wie sieht die Transition aus?

Was unterscheidet kartesische und parallele

Koordinatensysteme?

Was sind die Probleme von Parallelen Koordinaten?

8. Spezifische Verfahren

Verfahren für die Darstellung von Tabellen

Histogramme

Scatterplots

Treemap & Mosaics

Stacked Display / Dimensions

Scatterplot Matrix

Parallele Koordinaten

8.7 Parallele Koordinaten

Koordinatensysteme - Paralleles System [Inselberg 1985]

Parallel Coordinates (Plot) - PC oder PCP

Achsen liegen parallel zueinander

Koordinaten sind Tupel der Dimensionswerte

Werte im Koordinatensystem sind Kantenzüge

(xp,yp,zp))

Koordinatensysteme - Paralleles System [Inselberg 1985]

Mehr Dimensionen, mehr Achsen

Reihenfolge der Achsen liegt nicht unbedingt fest

Skalierung der Achsen auf Min/Max der Dimension

Nulllinie/Mittellinie kann angezeigt werden

x0 x1 x2 x3 x4 x5

Abbildungen von Geraden aus KKS ins PC

Punkte auf einer Geraden l werden zu Kantenschar l

Linien- oder Kantendualität

Zur Anzeige wird der QuickTime™ Dekompressor „TIFF (LZW)“

benötigt.Zur Anzeige wird der QuickTime™

Dekompressor „TIFF (LZW)“ benötigt.

Steigung m>0, dann Koordinaten A2 immer größer als von

Aus kartesischer Line entsteht dualer PC-Punkt l

Tendiert zu positiver Korrelation

benötigt.

Steigung m<0, induzierter dualer Punkt l

Tendiert zu negativer Korrelation

Steigung m=1, induzierter dualer Punkt l liegt im

(Fernpunkt)

Positive (starke) Korrelation

Korrelationen in 6D [Wegman 1990]

benötigt.

Abbildungen von Objekten aus KKS ins PC

Quadrat, Projektion in PC

Rechteck, verzehrte Projektion in PC

Würfel (3D)

Hyperwürfel (3D)

x1 x4 x2 x3

Hyperwürfel (8D vs. 4D)

Zur Anzeige wird der QuickTime™ Dekompressor „TIFF (Unkomprimiert)“

benötigt.

Kreis (2D), Kugel (3D) und Hypersphäre (5D)

#Kantenzüge hängen von Tessellierung ab

Unkorrelierte Daten füllen hyperbolische Hüllkurven

Korrelationen vertiefen Hüllkurven zu Ecken

Cluster-Auftrennung [Wegman 1990]

Cluster-Auftrennung [Wegman, Luo 1996]

benötigt.

Cluster-Auftrennung [Wegman 1990]

Verteilung in 1,2 (Normal, 2)

Korrelationen

Cluster

3D Hyperebene in 5D

benötigt.

Abbildungen von KKS ins PC [Wegman 1990]

Dualitäten (beide Richtungen) zwischen KKS und PC

Punkte werden zu Linien.

Ellipsoide werden zu hyperbolischen Hüllkurven.

Rotationen werden zu Translationen.

Wendepunkte werden zu Scheitelpunkten.

Interpretation [Wegman 1990]

Interpretation von Korrelationen abhängig von

Achsenkonfiguration

Permutationen aller Dimensionsachsen:

(n+1)/2 für n Dimensionen

Entsprechend erhöht sich der Interpretationsaufwand.

Interpretation [Wegman 1990]

Permutationen der Dimensionsachsen

Datensatz: 74 Autos des Modelljahres 1979

US Autos Imported Autos

Interpretation [Wegman, Luo 1997]

Permutationen der Dimensionsachsen

Verwende Grand-Tour Animationen, um Permutationen

„abzulaufen“

Koordinatensysteme - Paralleles System

Lösungsansätze

Farb- und Opazitätsmodellierung

Clustering

Dimensionsreduktion

Brushing-Techniken

Visuelles Clustern [Wegman, Luo 1997]

Farbton/Sättigung Brushing

Füge leichten Blauton hinzu: Bei Overplotting wird

Darstellung blau

„Entsättigung“ auf Schwarz: Je mehr Overplotting, desto

heller (bei schwarzem

Hintergrund)

Alternativ auch als

Opazitätsmodellierung

Visuelles Clustern / Hierarchische PC [Fua et al. 1999]

Hierarchisches Clustering Baumstruktur

Visualisierung von

Cluster-Mitte

Cluster-Band

Unterschiedliche Detailebenen der hierarchischen Cluster

Visuelles Clustern / Hierarchische PC [Fua et al. 1999]

Hierarchisches Clustering Baumstruktur

Nähe-basiertes Färben

Nutze Nachbarknoten zu einem Elternknoten

Nehme Distanz als Farbwahlkriterium - je näher, desto

ähnlicher

benötigt.

Visuelles Clustern [Pradhan et al. 2003/2005]

... über Opazität : Gleiche Opazität für alle

Datensamples

Uniforme Opazitätsmodelierung

Farbabbildung

Visuelles Clustern [Pradhan et al. 2003/2005]

... über Opazität: Gewichtung nach Anzahl der

Datensamples pro Klasse (pro Achse)

Gewichtete Opazitätsmodelierung

Uniforme Opazitätsmodelierung

benötigt.

Visuelles Clustern [Artero et al. 2004]

... über Intensität: Gewichtung nach Anzahl (Frequency)

der Datensamples pro Klasse (pro Achse)

Intensität proportional (linear) zur Anzahl; Tiefe nach

Intensität sortiert

Sammelklasse wird gefiltert

benötigt.

Visuelles Clustern [Bendix et al. 2005]

... über BinMap: Aufteilung nach Häufigkeit (Frequency)

in Eimer zwischen zwei Dimensionen

Für kategorische Daten

Rendern als Parallelogramm

Farbe entsprechend der ersten

Dimensionsaufteilung

Gruppieren, Umsortieren,

Hervorheben, Filtern

Beispiel: Titanic-Datensatz

benötigt.

Visuelles Clustern [Novotny, Hauser 2006]

... über BinMap: Aufteilung nach Häufigkeit (Frequency)

in Eimer zwischen zwei Dimensionen

Helligkeit entsprechend

der Sampledichte

Outliers mit anderer Farbe

benötigt.

128 x 128 BinMap

benötigt.

Visuelles Clustern [Johansson et al. 2005]

Cluster-Berechnung in Vorverarbeitung

Bestimmung der Cluster in Textur und normalisiert nach

Anzahl (Frequency)

Auf ausreichend Datentiefe achten

Opazität des Cluster-Bands über Transferfunktion

spezifizieren

Cluster-Darstellung wird über Varianz/Schiefe animiert

Visuelles Clustern [Johansson et al. 2005]

benötigt.

Feature Animation

<= Linearer Verlauf der Transparenz

(Transferfunktion im Sinne des Volume Renderings)

<= Logarithmischer Verlauf der Transparenz

Dimensionsreduktion

Clusterverfahren bisher haben Datensamples

zusammengefasst

Hier werden nun Dimensionen zusammengefasst

Viele verschiedene Techniken

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Multidimensional Scaling (MDS)

Dimensionsreduktion [Yang et al. 2003]

Bestimmt Hierarchie von Dimensionen

Kontrolliert Grad von Dimensionendetails

Ermöglicht Neuordnung der Dimensionen

Mit Ähnlichkeitsmaß

Mit Relevanzmaß

benötigt.

Brushing

Markieren von bestimmten Datensamples

Spezifikation bestimmter Eigenschaften des Brushes

Brushing [Fua et al. 1999]

Structure-Based Brushing

Auswahl im Hierarchie-Rahmen

Dimension-Zooming

Skalieren eines Teilbereichs einer

Dimension

Übersicht mit Mini-Map des ausgewählten Bereichs

benötigt.

Angular Brushing [Hauser et al. 2002]

Standard-Brushing:

Auswahl eines Dimensionsintervalls

Kombination von Intervallen (Composite Brush)

Hier: Auswahl von Dimension und Steigungsintervall

(Winkel)

Damit Auswahl der Art (und Höhe) der Korrelation

Einfache Identifikation von

Korrelationsclustern

Ausreißern (extreme Winkel zu anderen Elementen)

Angular Brushing [Hauser et al. 2002]

Auswahl von Dimension und Steigungsintervall (Winkel)

benötigt.

Composite Brush Angular Brush

Ausreißer-Behandlung

Identifikation durch

Extreme/andere Korrelationen (Angular Brushing, ...)

Datenverteilung (Varianz, Interquartilenintervall, ...)

benötigt.

[Johansson et al. 2005]

benötigt.

Ausreißer-Behandlung

Identifikation durch

Häufigkeitsklassen werden LowPass gefiltert und vom

Original abgezogen

Dann leere Klassen im LowPass sind Ausreißerklassen

[Novotny, Hauser 2005]

benötigt.

Literatur

Bendix, Kosara, Hauser: Parallel Sets: Visual Analysis of Categorical Data, In Proc. IEEE Symposium on

Information Visualization, pp. 558-568, 2005.

Fua, Ward, Rundensteiner: Hierarchical Parallel Coordinates for Exploration of Large Datasets, , In Proc. IEEE

Symposium on Information Visualization, pp. 43-50, 2004.

Inselberg: The Plane with Parallel Coordinates, The Visual Computer, 1(2):69-92, 1985.

Inselberg: Parallel Coordinates: A Tool for Visualizing Multi-Dimensional Geometry, In Proc. of IEEE

Visualization, pp. 361-376, 1990.

Hauser, Ledermann, Doleisch: Angular Brushing of Extended Parallel Coordinates, In Proc. IEEE Symposium

on Information Visualization, pp. 127-130, 2002.

Heinrich: SpRay: Eine Visual-Analytics-Plattform für hochdimensionale Daten, Diplomarbeit Bioinformatik,

Universität Tübingen, 2008.

Johansson, Ljung, Jern, Cooper: Revealing Structure within Clustered Parallel Coordinates Display, In Proc.

IEEE Symposium on Information Visualization, 2005.

Novotny, Hauser: Outlier-Preserving Focus+Context Visualization in Parallel Coordinates, In Proc. IEEE

Symposium on Information Visualization, pp. 893-900, 2006.

Pradhan, Bartz, Mueller: SignatureSpace: A Multidimensional Exploratory Approach for the Analysis of Volme

Data, In WSI-TechReports, WSI-2005-11, 2005.

Wegman: Hyperdimensional Data Analysis Using Parallel Coordinates, Journal of the American Statistical

Association, 85(411):664-675, 1990.

Wegman, Luo: High Dimensional Clustering Using Parallel Coordinates and the Grand Tour, Computing

Science and Statistics, 28:361-368, 1997.

Yang, Peng, Ward, Rundensteiner: Interactive Hierarchical Dimension Ordering, Spacing and Filtering for

Exploration of High Dimensional Datasets, In Proc. IEEE Symposium on Information Visualization, pp. 105-

112, 2003.

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