Data Mining
"Лица Чернова"
Основная идея представления информации в "лицах Чернова" состоит в кодировании значений различных переменных в характеристиках или чертах человеческого лица [66]. Пример такого "лица" приведен на рис.16.2.
Рис. 16.2. "Лицо Чернова"
Для каждого наблюдения рисуется отдельное "лицо". На каждом "лице" относительные значения переменных представлены как формы и размеры отдельных черт лица (например, длина и ширина носа, размер глаз, размер зрачка, угол между бровями).
Анализ информации при помощи такого способа отображения основан на способности человека интуитивно находить сходства и различия в чертах лица.
На рис. 16.3 представлен набор данных, каждая запись которого выражена в виде "лица Чернова".
Рис. 16.3. Пример многомерного изображения данных при помощи "лиц Чернова"
Перед использованием методов визуализации необходимо:
- Проанализировать, следует ли изображать все данные или же какую-то их часть.
- Выбрать размеры, пропорции и масштаб изображения.
- Выбрать метод, который может наиболее ярко отобразить закономерности, присущие набору данных.
Многие современные средства анализа данных позволяют строить сотни типов различных графиков и диаграмм. Поэтому выбор метода визуализации, если он самостоятельно осуществляется пользователем, не так прост и легок, как может показаться на первый взгляд. Наличие большого количества средств визуализации, представленных в инструменте, который применяет пользователь, может даже вызвать растерянность.
Одну и ту же информацию можно представить при помощи различных средств. Для того чтобы средство визуализации могло выполнять свое основное назначение - представлять информацию в простом и доступном для человеческого восприятия виде - необходимо придерживаться законов соответствия выбранного решения содержанию отображаемой информации и ее функциональному назначению. Иными словами, нужно сделать так, чтобы при взгляде на визуальное представление информации можно было сразу выявить закономерности в исходных данных и принимать на их основе решения.