データのカテゴライズと特徴に基づく視覚化形式の検討
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概要
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大量データに内在する意思決定に有効なパターンやルールを発見し, 提示する技術として, データマイニングが注目されている. しかし, 複雑なアルゴリズムにより出力される結果は解釈が難しいという問題点があり, 我々はユーザフレンドリな手法である視覚化を組み合わせた視覚的データマイニング支援の研究を進めてきた. これまで, マイニングアルゴリズムの適用により, データの特徴を効果的に表現すると思われる属性を自動的に選択し, その属性を図形の配置, 形状に対応させることにより多次元散布図を提示する方式を検討してきた. 本稿では, データの全体的/部分的な特徴を把握するための視覚化形式として散布図, 包含図について検討した. 複数の視覚化形式で結果を提示し, 分析目的に応じて選択することが迅速な分析を進める上で重要であると考えられる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1999-01-22