Explanatory visualization of multidimensional projections

Abstract

Het verkrijgen van inzicht in grote gegevensverzalelingen (tegenwoording bekend als ‘big data’) kan gedaan worden door ze visueel af te beelden en deze visualisaties vervolgens interactief exploreren. Toch kunnen beide het aantal datapunten of metingen, en ook het aantal dimensies die elke meting beschrijven, zeer groot zijn – zoals een table met veel rijen en kolommen. Het visualiseren van dergelijke zogenaamde hoog-dimensionale datasets is zeer uitdagend. Een manier om dit te doen is door het maken van een laag (twee of drie) dimensionale afbeelding, waarin men dan zoekt naar interessante datapatronen in plaats van deze te zoeken in de oorspronkelijke hoog-dimensionale data. Technieken die dit scenario ondersteunen, de zogenaamde projecties, hebben verschillende voordelen – ze zijn visueel schaalbaar, ze werken robuust met ruizige data, en ze zijn snel. Toch is het gebruik van projecties ernstig beperkt door het feit dat ze moeilijk te interpreteren zijn. We benaderen dit problem door verschillende technieken te ontwikkelen die de interpretative vergemakkelijken, zoals het weergeven van projectiefouten en het uitleggen van projecties door middel van de oorpronkelijke hoge dimensies. Onze technieken zijn makkelijk te leren, snel te rekenen, en makkelijk toe te voegen aan elke dataexploratiescenario dat gebruik maakt van elke projectie. We demonstreren onze oplossingen met verschillende toepassingen en data van metingen, wetenschappelijke simulaties, software-engineering, en netwerken