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Visualizing multidimensional data similarities: improvements and applications (2016)

  • Authors:
  • Autor USP: SILVA, RENATO RODRIGUES OLIVEIRA DA - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCC
  • Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA; VISUALIZAÇÃO; ENGENHARIA DE SOFTWARE
  • Keywords: Análise visual; Computer graphics; Dados multidimensionais; Multidimensional data; Visual analytics; Visualization
  • Language: Inglês
  • Abstract: Conjuntos de dados multidimensionais são cada vez mais proeminentes e importantes em data science e muitos domínios de aplicação. Esses conjuntos de dados são tipicamente constituídos de um grande número de observações, ou objetos, cada qual descrito por várias medidas, ou dimensões. Durante o projeto de técnicas e ferramentas para processar tais dados, um dos focos principais é prover meios para análise e levantamento de hipóteses a partir das principais estruturas e padrões. Esse objetivo é perseguido por métodos de visualização multidimensional. Estruturas e padrões em dados multidimensionais podem ser descritos, em linhas gerais, pela noção de similaridade das observações. Portanto, para visualizar esses padrões, precisamos de meios efetivos e eficientes para retratar relações de similaridade dentre um grande número de observações, que potencialmente possuem um grande número de dimensões cada. No contexto dos métodos de visualização multidimensional, existem duas categorias de técnicas - projeções e árvores de similaridade que efetivamente capturam padrões de similaridade e oferecem boa escalabilidade, tanto para o número de observações e quanto de dimensões. No entanto, embora essas técnicas exibam padrões de similaridade, o entendimento e interpretação desses padrões, em termos das dimensões originais dos dados, ainda é difícil. O trabalho desenvolvido nessa tese visa o desenvolvimento de técnicas explicativas para a fácil interpretação de padrões de similaridadepresentes em projeções multidimensionais e árvores de similaridade. Primeiro, propomos métodos que possibilitam a computação eficiente de árvores de similaridade para grandes conjuntos de dados, e também a sua explicação visual em multiescala, ou seja, em vários níveis de detalhe. Também propomos modos de construir representações simplificadas de árvores de similaridade, e desse modo estender ainda mais a sua escalabilidade visual. Segundo, propomos métodos para explicar visualmente projeções multidimensionais em termos de grupos de observações relacionadas, detectadas e anotadas automaticamente para explicitar aspectos de sua similaridade no espaço de alta dimensionalidade. Mostramos em seguida como esses mecanismos explicativos podem ser adaptados para lidar com dados de natureza estática e dependentes no tempo. Nossas técnicas são construídas visando fácil utilização, funcionamento semi automático, aplicação em quaisquer tipos de dados multidimensionais quantitativos e quaisquer técnicas de projeção multidimensional. Demonstramos a sua utilização em uma variedade de conjuntos de dados reais, obtidos a partir de coleções de imagens, arquivos textuais, medições científicas e de engenharia de software.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 05.12.2016
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      SILVA, Renato Rodrigues Oliveira da; MINGHIM, Rosane. Visualizing multidimensional data similarities: improvements and applications. 2016.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15022017-162359/ >.
    • APA

      Silva, R. R. O. da, & Minghim, R. (2016). Visualizing multidimensional data similarities: improvements and applications. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15022017-162359/
    • NLM

      Silva RRO da, Minghim R. Visualizing multidimensional data similarities: improvements and applications [Internet]. 2016 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15022017-162359/
    • Vancouver

      Silva RRO da, Minghim R. Visualizing multidimensional data similarities: improvements and applications [Internet]. 2016 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15022017-162359/


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