В программных комплексах предусмотрена возможность отображения зависимости между различными атрибутами с использованием линейных и точечных графиков. Особенное внимание уделено отображению изменений параметров во времени. С использованием линейных графиков представляются полиноминальные и экспоненциальные модели исходных признаков.
С помощью компьютерной графики можно легко и наглядно представить результаты решения задач различными методами и алгоритмами.
Например, для предоставления результата работы методов кластеризации реализовано четыре различных способа визуализации, что значительно облегчает работу эксперта при анализе и выявлении схожих групп объектов. Распределение исходных данных по кластерам можно проанализировать с использованием точечных графиков. Суть метода: по осям графика откладываются значения выбранных атрибутов, принадлежность объектов к различным кластерам отображается на графике различными цветами. Эффективными способами сокращения пространства исходных признаков являются алгоритмы главных компонент и многомерного шкалирования. Они позволяют представить распределение исходных данных по кластерам в пространстве двух главных компонент, это способствует визуально оценить группировку исследуемых данных и найденные кластеры. Для отображения вероятностного распределения полученных результатов по кластерам применяются гистограммы (Гистограмма является общепринятым способом визуализации плотностного распределения величин, таким образом, использование гистограмм позволяет стандартным образом представить получаемые методом итоги в соответствии с международным стандартом оформления).
Результаты методов классификации также представляются в структурном виде и в виде графов. Создание классификаторов проводится на основе алгоритмов построения деревьев решений (в дальнейшем просто «деревьев»).
Структурное представление позволяет анализировать дерево с различной степенью детальности. Представление дерева в виде графа раскрывает перед пользователем возможности легкого поиска, удобства просмотра данных и перехода детального анализа к операциям по конкретным узлам дерева. При отображении дерева в виде графа узлы дерева представляются в виде эллипсов, а листья – в виде прямоугольников. Этот способ визуализации является наиболее наглядным среди всех, что объясняет его использование в данной программе.
В программе предусмотрены опции выравнивания дерева по центру окна и подгона дерева по ширине окна.
Методы построения ассоциативных правил удобно отображать в трехмерном пространстве. Применение методов построения ассоциативных правил, применимо только к качественным признакам.
Поэтому при работе с измерительной информацией требуется предварительно преобразовать количественные признаки в качественные. Для этого исходные признаки представляются в виде гистограмм, на которых пользователь может отметить границы интервалов данных, указав самостоятельно начало и конец интервала. Полученные, в результате работы, ассоциативные правила, представляются в трехмерном пространстве. Где по оси абсцисс и по оси ординат откладываются соответственно значения переменных, расположенных в левой и правой частях правила, а по оси OZ откладывается достоверность правила. Поддержка правила отображается с помощью цветовой гаммы.
Рассмотренные выше алгоритмы позволили упростить обработку и анализ нескольких и получаемых результатов. Таким образом, мы еще раз убедились в удобстве и необходимости визуализации процессов работы с данными программных продуктов. Особенно хочется подчеркнуть это удобство для алгоритмов сегментации и секвенциального анализа.
Работа с компьютерной графикой в проекте, находящемся на разработке, началась с библиотеки JSci (данная библиотека распространяется бесплатно в сети Internet).
JSci довольно проста в использовании. Но при работе были выявлены следующие ее недостатки:
· лимитированное количество графиков (не более восьми);
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.