脑洞大开！高维数据怎样做出可视化效果的5个思路（多图）

每个数据对象有两个或两个以上独立或者相关属性的数据。

一维数据

一维数据可以利用饼图、条形图来表示。

二维数据

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三维数据

高维数据

高维指数据具有多个独立属性，多元指数据具有多个相关属性。怎样在视觉空间（三维空间/二维平面）上表达？

思路1：在二维/三维图表上增加视觉通道，以表达更多的属性信息。

当维度超过三维后，可以增加视觉编码来表示，例如颜色、大小、形状、填充形式等。但对于更高维多元数据的可视化，这种方法还是很局限。

思路2：“多视图协调关联”：不同的视图表示数据的一部分属性。

思路3：利用散点矩阵

对于N维数据，使用N2个二维散点图逐一表示N个属性之间的两两关系

随着数据维度的增加，a散点图数量的增加导致可读性下降

例：329款汽车的7种技术参数

思路4：利用表格透镜（table lens）

类似于表，以图的形式显示表格中的数值，节省空间，易于观察和发现
排序与选择操作：易于发现分布规律与关联关系
焦点与上下文：关注的区域以图文强调
重组视图：移动属性列

思路5：利用平行坐标系

平行的坐标轴表示不同维度
每个数据点对应一条穿过所有坐标轴的折线
在二维空间中完整显示高维数据
不仅可以揭示数据在每个属性上的分布，还可描述相邻属性间的关系

例：A = (1, 2, -2, 1, -3), B = (2, 3, -1, 1, -2), C=(-4, -5, 5, 2, )

例：329款汽车的7种技术参数

在二维空间中完整显示高维数据

不仅可以揭示数据在每个属性上的分布，还可描述相邻属性间的关系

对非相邻属性间的关系表现能力较弱，不易于同时表示多个维度关系

这种方法的增强与改进：

刷操作：交互选择感兴趣数据，高亮显示
改变坐标轴排列顺序
根据坐标轴间的相关性进行聚类、重排列
综合使用其他可视化方法

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