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不同版本的散点图矩阵

散点图矩阵是散点图的高维扩展,它从一定程度上克服了在平面上展示高维数据的困难,在展示多维数据的两两关系时有着不可替代的作用。R 软件就包含了各种不同版本的散点图函数,本文主要介绍散点图矩阵的设计及其在R中的实现方法,并比较它们的长短,从而审时度势,选取自己喜欢的表现方式和相应的函数。 继续阅读不同版本的散点图矩阵

调和曲线图和轮廓图的比较

多元数据的可视化方法很多,譬如散点图、星图、雷达图、脸谱图、协同图等,大致可分为以下几类:1.基于点(如二维、三维散点图);2.基于线(如轮廓图、调和曲线图);3.基于平面图形(如星图、雷达图、蛛网图);4.基于三维曲面(如三维曲面图)。其思想是将高维数据映射到低维空间(三维以下)内,尽量使信息损失最少,同时又能利于肉眼辨识。调和曲线图和轮廓图(即平行坐标图)都是多元数据的可视化方法,它们基于“线”的形式,将多元数据表示出来,对于聚类分析有很好的帮助。 继续阅读调和曲线图和轮廓图的比较