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J-GLOBAL ID：201902275639517221   整理番号：19A2009063

スマート探索:テーブルベース視覚解析法による高次元データ解析の単純化【JST・京大機械翻訳】

SMARTexplore: Simplifying High-Dimensional Data Analysis through a Table-Based Visual Analytics Approach

著者 (9件)： Blumenschein Michael (University of Konstanz, Germany) ,  Behrisch Michael (Harvard University, USA) ,  Schmid Stefanie (University of Konstanz, Germany) ,  Butscher Simon (University of Konstanz, Germany) ,  Wahl Deborah R. (University of Konstanz, Germany) ,  Villinger Karoline (University of Konstanz, Germany) ,  Renner Britta (University of Konstanz, Germany) ,  Reiterer Harald (University of Konstanz, Germany) ,  Keim Daniel A. (University of Konstanz, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： VAST  ページ： 36-47  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,高次元データにおけるクラスタ,相関,および複雑なパターンの同定と理解を単純化する新しい視覚分析技術であるSMARTEXPLOREを提示する。この解析は,解析を通して一貫性があり,身近な表現を維持する対話型テーブルに基づく可視化に統合される。可視化は,パターンマッチング,部分空間解析,再順序付け,およびレイアウトアルゴリズムと密接に結合されている。明らかにされたパターンにおける分析者の信用を増加させるために,SMARTEXPLOREは自動的に選択し,次元とデータ特性に基づく統計的測度を計算する。高次元データ(例えば平面射影と平行座標)を解析する既存の手法は有効であることが証明されているが,それらは非可視化専門家に対して典型的には急な学習曲線を持っている。著者らの評価は,3つのエキスパート事例研究に基づいて,非可視化専門家がSMARTEXPLOREを使用するとき,高次元データにおけるパターンを成功裏に明らかにすることを確認した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 射影 ,  *視覚 ,  クラスタ ,  測度 ,  *簡素化 ,  可視化 ,  アルゴリズム ,  事例研究 ,  学習曲線 ,  パターンマッチング
準シソーラス用語： 平行座標 ,  空間解析 ,  対話型 ,  視覚分析 ,  *高次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 探索 ,  視覚 ,  解析法 ,  高次元データ ,  解析 ,  単純化