时变数据可视化：分段线性表示方法

“基于分段线性表示的时变数据可视化方法，王子慧，鄂海红，北京邮电大学PCN&CAD中心” 本文主要探讨了一种针对时变数据的可视化方法，该方法利用分段线性表示来处理大规模、多维的时变数据，旨在清晰、直观地展示数据的变化趋势，并帮助用户发现其中的规律。时变数据是指随着时间推移而变化的数据，它在信息技术领域中广泛应用，如网络流量监控、金融市场分析、生物医学研究等。随着数据量的增长，如何有效地可视化这些数据成为了一个挑战。 文章首先引入了多维尺度分析（Multidimensional Scaling, MDS）算法，这是一种非线性的降维方法，用于在保持数据点间距离关系的同时，将高维数据映射到低维空间。结合时间序列的分段线性表示，这种方法可以减少时间戳的数量，进一步降低数据的维度，使得数据更容易被处理和理解。在时行坐标系中，时间戳作为平行坐标轴，每个维度对应一个时间轴，这样就能够在二维或三维空间中展示原本高维的时间序列数据。 接下来，作者应用聚类算法对每个时间轴上的投影坐标点进行分组，通过不同颜色区分不同类别的数据曲线，这有助于用户识别和区分数据的不同模式和行为。聚类操作可以揭示数据的内在结构和群体特征，增强可视化效果。 最后，文章采用了边捆绑（Edge Bundling）技术，对每个时间分段内的数据折线进行视觉聚类。边捆绑可以减少线条交叉，降低视觉混乱，提高信息的可读性和表达效率。这种方法使得用户能够更清晰地看到数据随时间的变化趋势，从而更好地理解和解释数据的行为。 实验分析结果显示，该方法能够有效地呈现时变数据在时间维度上的表达，帮助用户发现数据中的周期性、趋势和其他潜在模式。这种方法对于计算机应用技术领域的研究人员和分析师来说，是一种有力的工具，可以提升他们在大数据分析和决策支持中的效率。 关键词：计算机应用技术；时变数据；可视化分析；分段线性表示；平行坐标系 中图分类号：TP311.1 这篇论文提出的方法通过分段线性表示和有效的可视化策略，解决了时变数据大规模、多维特性带来的可视化难题，为理解和挖掘时变数据提供了新的视角和手段。