Способы визуального представления данных. Методы визуализации

Рис. 16.2. "Лицо Чернова"

Для каждого наблюдения рисуется отдельное "лицо". На каждом "лице" относительные значения переменных представлены как формы и размеры отдельных черт лица (например, длина и ширина носа, размер глаз, размер зрачка, угол между бровями).

Анализ информации при помощи такого способа отображения основан на способности человека интуитивно находить сходства и различия в чертах лица.

На рис. 16.3 представлен набор данных, каждая запись которого выражена в виде " лица Чернова ".

Перед использованием методов визуализации необходимо:

• Проанализировать, следует ли изображать все данные или же какую-то их часть.
• Выбрать размеры, пропорции и масштаб изображения.
• Выбрать метод, который может наиболее ярко отобразить закономерности, присущие набору данных.

Многие современные средства анализа данных позволяют строить сотни типов различных графиков и диаграмм. Поэтому выбор метода визуализации, если он самостоятельно осуществляется пользователем, не так прост и легок, как может показаться на первый взгляд. Наличие большого количества средств визуализации, представленных в инструменте, который применяет пользователь , может даже вызвать растерянность.

Одну и ту же информацию можно представить при помощи различных средств. Для того чтобы средство визуализации могло выполнять свое основное назначение - представлять информацию в простом и доступном для человеческого восприятия виде - необходимо придерживаться законов соответствия выбранного решения содержанию отображаемой информации и ее функциональному назначению. Иными словами, нужно сделать так, чтобы при взгляде на визуальное представление информации можно было сразу выявить закономерности в исходных данных и принимать на их основе решения.

Среди двухмерных и трехмерных средств наиболее широко известны линейные графики, линейные, столбиковые, круговые секторные и векторные диаграммы.

При помощи линейного графика можно отобразить тенденцию, передать изменения какого-либо признака во времени. Для сравнения нескольких рядов чисел такие графики наносятся на одни и те же оси координат.

Гистограмму применяют для сравнения значений в течение некоторого периода или же соотношения величин.

Круговые диаграммы используют, если необходимо отобразить соотношение частей и целого, т.е. для анализа состава или структуры явлений. Составные части целого изображаются секторами окружности. Секторы рекомендуют размещать по их величине: вверху - самый крупный, остальные - по движению часовой стрелки в порядке уменьшения их величины. Круговые диаграммы также применяют для отображения результатов факторного анализа, если действия всех факторов являются однонаправленными. При этом каждый фактор отображается в виде одного из секторов круга.

Выбор того или иного средства визуализации зависит от поставленной задачи (например, нужно определить структуру данных или же динамику процесса) и от характера набора данных.

Для каждого наблюдения рисуется отдельное «лицо», где относительные значения выбранных переменных представлены как формы и размеры отдельных черт лица (например, длина носа, угол между бровями, ширина лица). Таким образом, наблюдатель может идентифицировать уникальные для каждой конфигурации значений наглядные характеристики объектов.

Параметры лица

Может использоваться, например, 18 параметров: размер глаза, размер зрачка, позиция зрачка, наклон глаза, горизонтальная позиция глаза, вертикальная позиция глаза, изгиб брови, плотность брови, горизонтальная позиция брови, вертикальная позиция брови, верхняя граница волос, нижняя граница волос, обвод лица, темнота волос, наклон штриховки волос, нос, размер рта, изгиб рта.

В 1981 году Бернард Флури и Ганс Ридвил (Bernhard Flury and Hans Riedwyl) улучшили концепцию и добавили лицам Чернова асимметрию , что позволило увеличить вдвое количество переменных (до 36).

Применение лиц Чернова

Лица Чернова нашли широкое применение для анализа ситуации в самых разных областях. Этот метод позволяет быстро оценивать состояние многофакторных систем (10-30-мерные множества), используя врожденную способность человека быстро оценивать изменения в лице человека по многим параметрам: оценка методов лечения , массива статистических данных, оценки режима на атомных электростанциях, в

Лица Чернова (Chernoff Faces) - это схема визуального представления мультивариативных данных в виде человеческого лица. Каждая часть лица: нос, глаза, рот - представляет собой значение определенной переменной, назначенной для этой части (всего 18).

Основная идея в том, что для человека очень естесственно смотреть на лица, ведь все люди делают это каждый день. Поэтому анализ данных получается эдаким «натуралистичным». Легко делать сравнения и легко выявлять отклонения. Даже блондинки смогут производить мультивариативный анализ значительного количества данных.

В 1981 году Бернард Флури и Ганс Ридвил (Bernhard Flury and Hans Riedwyl) улучшили концепцию и добавили лицам Чернова асимметрию. Таким образом количество переменных увеличилось вдвое - до 36.

Итак, каждое лицо - это массив из 18 элементов, каждый из которых принимает значение от 0 до 1. Значению соответствует внешний вид соответствующей части лица. Параметры исследуемых объектов приводятся к этим значениям. Экстремумы реальных данных будут приняты как 0 и 1. Все остальное - лежащим в этом промежутке. По полученному массиву конструируется лицо.

Или под катом

Вот какие параметры задаются у лица:

1. Размер глаза
2. Размер зрачка
3. Позиция зрачка
4. Наклон глаза
5. Горизонтальная позиция глаза
6. Вертикальная позиция глаза
7. Изгиб брови
8. Плотность брови
9. Горизонтальная позиция брови
10. Вертикальная позиция брови
11. Верхняя граница волос
12. Нижняя граница волос
13. Обвод лица
14. Темнота волос
15. Наклон штриховки волос
16. Нос
17. Размер рта
18. Изгиб рта

Сложность заключается в правильном сопоставлении исследуемых переменных с частями лица. При ошибке важные закономерности могут остаться незамеченными.

Флури приводит пример удачного анализа с помощью лиц. Он проанализировал 100 реальных и 100 поддельных банкнот по параметрам размера границ, отступов и диагоналей. Вот что получилось:

Поддельные банкноты четко выделились в отдельную группу. Таким образом анализ позволил выявить различающиеся группы объектов.

Асимметрия позволяет рассматривать объекты в прогрессе. Второй пример показывает различные параметры у пациентов, к которым применялось лечение. Левая сторона лица показывает значения параметров до, а правая - после лечения.

Посмотрите как изменилось состояние параметров. Легко можно понять кому и насколько стало лучше, даже не вникая в сущность исследуемых параметров.

Статью Graphical Representation of Multivariate Data by Means of Asymmetrical Faces (by Bernard Flury and Hans Riedwyl) можно почитать на JSTOR

Если у вас нет доступа, я могу вам ее прислать в обмен на интересую ссылку, о которой я еще не знаю.

Рис. 16.1. Набор данных в декартовых координатах и в параллельных координатах

"Лица Чернова"

Основная идея представления информации в "лицах Чернова" состоит в кодировании значений различных переменных в характеристиках или чертах человеческого лица . Пример такого "лица" приведен на рис.16.2 .

Рис. 16.2. "Лицо Чернова"

Для каждого наблюдения рисуется отдельное "лицо". На каждом "лице" относительные значения переменных представлены как формы и размеры отдельных черт лица (например, длина и ширина носа, размер глаз, размер зрачка, угол между бровями).

Анализ информации при помощи такого способа отображения основан на способности человека интуитивно находить сходства и различия в чертах лица.

На рис. 16.3 представлен набор данных, каждая запись которого выражена в виде "лица Чернова".

Рис. 16.3. Пример многомерного изображения данных при помощи "лиц Чернова"

Перед использованием методов визуализации необходимо:

∙ Проанализировать, следует ли изображать все данные или же какую-то их часть.

∙ Выбрать размеры, пропорции и масштаб изображения.

∙ Выбрать метод, который может наиболее ярко отобразить закономерности, присущие набору данных.

Многие современные средства анализа данных позволяют строить сотни типов различных графиков и диаграмм. Поэтому выбор метода визуализации, если он самостоятельно осуществляется пользователем, не так прост и легок, как может показаться на первый взгляд. Наличие большого количества средств визуализации, представленных в инструменте, который применяет пользователь, может даже вызвать растерянность.

Одну и ту же информацию можно представить при помощи различных средств. Для того чтобы средство визуализации могло выполнять свое основное назначение - представлять информацию в простом и доступном для человеческого восприятия виде - необходимо придерживаться законов соответствия выбранного решения содержанию отображаемой информации и ее функциональному назначению. Иными словами, нужно сделать так, чтобы при взгляде на визуальное представление информации можно было сразу выявить закономерности в исходных данных и принимать на их основе решения.

Среди двухмерных и трехмерных средств наиболее широко известны линейные графики, линейные, столбиковые, круговые секторные и векторные диаграммы.

При помощи линейного графика можно отобразить тенденцию, передать изменения какого-либо признака во времени. Для сравнения нескольких рядов чисел такие графики наносятся на одни и те же оси координат.

Гистограмму применяют для сравнения значений в течение некоторого периода или же соотношения величин.

Круговые диаграммы используют, если необходимо отобразить соотношение частей и целого, т.е. для анализа состава или структуры явлений. Составные части целого изображаются секторами окружности. Секторы рекомендуют размещать по их величине: вверху - самый крупный, остальные - по движению часовой стрелки в порядке уменьшения их величины. Круговые диаграммы также применяют для отображения результатов факторного анализа, если действия всех факторов являются однонаправленными. При этом каждый фактор отображается в виде одного из секторов круга.

Выбор того или иного средства визуализации зависит от поставленной задачи (например, нужно определить структуру данных или же динамику процесса) и от характера набора данных.

Качество визуализации

Современные аналитические средства, в том числе и Data Mining, немыслимы без качественной визуализации. В результате использования средств визуализации должны быть получены наглядные и выразительные, ясные и простые изображения, за счет использования разнообразных средств: цвета, контраста, границ, пропорций, масштаба и т.д.

В связи с ростом требований к средствам визуализации, а также необходимости сравнивания их между собой, в последние годы был сформирован ряд принципов качественного визуального представления информации.

Принципы Тафта (Tufte"s Principles) графического представления данных высокого качества гласят:

∙ предоставляйте пользователю самое большое количество идей, в самое короткое время, с наименьшим количеством чернил на наименьшем пространстве;

∙ говорите правду о данных.

В описаны основные принципы компоновки визуальных средств представления информации:

1. Принцип лаконичности.

2. Принцип обобщения и унификации.

3. Принцип акцента на основных смысловых элементах.

4. Принцип автономности.

5. Принцип структурности.

6. Принцип стадийности.

7. Принцип использования привычных ассоциаций и стереотипов.

Принцип лаконичности говорит о том, что средство визуализации должно содержать лишь те элементы, которые необходимы для сообщения пользователю существенной информации, точного понимания ее значения или принятия (с вероятностью не ниже допустимой величины) соответствующего оптимального решения.

Кроме обозначенных выше принципов, средство визуализации должно обладать высокой надежностью и скоростью, которая устроит пользователя, принимающего на основе этой информации решения.

Представление пространственных характеристик

Отдельным направлением визуализации является наглядное представление пространственных характеристик объектов. В большинстве случаев такие средства выделяют на карте отдельные регионы и обозначают их различными цветами в зависимости от значения анализируемого показателя.

На рис. 16.4 приведен пример такой визуализации в среде MineSet , являющейся, в данном случае, инструментом визуального Data Mining. Карта представлена в виде графического интерфейса, отображающего данные в виде трехмерного ландшафта произвольно определенных и позиционированных форм (столбчатых диаграмм, каждая с индивидуальными высотой и цветом). Такой способ позволяет наглядно показывать количественные и реляционные характеристики пространственно-ориентированных данных и быстро идентифицировать в них тренды.

Рис. 16.4. MineSet. Ландшафтный визуализатор

Основные тенденции в области визуализации

Как уже отмечалось, при помощи средств визуализации поддерживаются важные задачи бизнеса, среди которых - процесс принятия решений. В связи с этим возникает необходимость перехода средств визуализации на более качественный уровень, который характеризуется появлением абсолютно новых средств визуализации и взглядов на ее функции, а также развитием ряда тенденций в этой области.

Среди основных тенденций в области визуализации Филип Рассом (Philip Russom) выделяет :

1. Разработка сложных видов диаграмм.

Большинство визуализаций данных построено на основе диаграмм стандартного типа (секторные диаграммы, графики рассеяния и.т.д.). Эти способы являются одновременно старейшими, наиболее элементарными и распространенными. В последние годы перечень видов диаграмм, поддерживаемых инструментальными средствами визуализации, существенно расширился. Поскольку потребности пользователей весьма многообразны, инструменты визуализации поддерживают самые различные типы диаграмм. Например, известно, что бизнес-пользователи предпочитают секторные диаграммы и гистограммы, тогда как ученых больше устраивают визуализации в виде графиков рассеяния и диаграмм констелляции. Пользователи, работающие с геопространственными данными, сильнее заинтересованы в картах и прочих трехмерных представлениях данных. Электронные инструментальные панели, в свою очередь, более популярны среди руководителей, использующих бизнес-аналитические технологии для контроля за показателями работы компании. Такие пользователи нуждаются в наглядной визуализации в виде "спидометров", "термометров" и "светофоров".

Средства создания диаграмм и презентационной графики предназначены главным образом для визуализации данных. Однако возможности такой визуализации обычно встроены и во множество различных других программ и систем - в инструменты репортинга и OLAP, средства для Text Mining и Data Mining, а также в CRM-приложения и приложения для управления бизнесом. Для создания встроенной визуализации многие поставщики реализуют визуализационную функциональность в виде компонент, встраиваемых в различные инструменты, приложения, программы и web-страницы (в том числе инструментальные панели и персонализированные страницы порталов).

2. Повышение уровня взаимодействия с визуализацией пользователя.

Еще совсем недавно большая часть средств визуализации представляла собой статичные диаграммы, предназначенные исключительно для просмотра. Сейчас широко используются динамические диаграммы, уже сами по себе являющиеся пользовательским интерфейсом, в котором пользователь может напрямую и интерактивно манипулировать визуализацией, подбирая новое представление информации.

Например, базовое взаимодействие позволяет пользователю вращать диаграмму или изменять ее тип в поисках наиболее полного представления данных. Кроме того, пользователь может менять визуальные свойства - к примеру, шрифты, цвета и рамки. В визуализациях сложного типа (графиках рассеяния или диаграммах констелляции) пользователь может выбирать информационные точки с помощью мыши и перемещать их, облегчая тем самым понимание представления данных.

Более совершенные методы визуализации данных часто включают в себя диаграмму или любую другую визуализацию как составной уровень. Пользователь может углубляться (drill down) в визуализацию, исследуя подробности

обобщенных ею данных, или углубляться в OLAP, Data Mining или другие сложные технологии.

Сложное взаимодействие позволяет пользователю изменять визуализацию для нахождения альтернативных интерпретаций данных. Взаимодействие с визуализацией подразумевает минимальный по своей сложности пользовательский интерфейс, в котором пользователь может управлять представлением данных, просто "кликая" на элементы визуализации, перетаскивая и помещая представления объектов данных или выбирая пункты меню. Инструменты OLAP или Data Mining превращают непосредственное взаимодействие с визуализацией в один из этапов итерационного анализа данных. Средства Text Mining или управления документами придают такому непосредственному взаимодействию характер навигационного механизма, помогающего пользователю исследовать библиотеки документов.

Визуальный запрос является наиболее современной формой сложного взаимодействия пользователя с данными. В нем пользователь может, например, видеть крайние информационные точки графика рассеяния, выбирать их мышкой и получать новые визуализации, представляющие именно эти точки. Приложение визуализации данных генерирует соответствующий язык запроса, управляет принятием запроса базой данных и визуально представляет результирующее множество. Пользователь может сфокусироваться на анализе, не отвлекаясь на составление запроса.

3. Увеличение размеров и сложности структур данных, представляемых визуализацией.

Элементарная секторная диаграмма или гистограмма визуализирует простые последовательности числовых информационных точек. Однако новые усовершенствованные типы диаграмм способны визуализировать тысячи таких точек и даже сложные структуры данных - например, нейронные сети.

Скажем, средства OLAP (а также инструменты генерации запросов и выпуска отчетов) уже давно поддерживают диаграммы для своих онлайновых отчетов. Новые визуализационные программы обновляют контент за счет периодически повторяющегося считывания данных. Фактически пользователи визуализационных программ, отслеживающие линейные процессы (колебания фондового рынка, показатели работы компьютерных систем, сейсмограммы, сетки полезности и др.), нуждаются в загрузке данных в режиме реального времени или близком к нему режиме.

Пользователи инструментов Data Mining обычно анализируют очень большие наборы численных данных. Традиционные типы диаграмм для бизнеса (секторные диаграммы и гистограммы) плохо справляются с представлением тысяч информационных точек. Поэтому инструменты Data Mining почти всегда поддерживают некую форму визуализации данных, способную отражать структуры и закономерности исследуемых наборов данных, в соответствии с тем аналитическим подходом, который используется в инструменте.

Помимо того, что визуализация поддерживает обработку структурированных данных, она также является ключевым средством представления схем так называемых неструктурированных данных, например текстовых документов, т.е.

Легко распознают лица и без затруднения воспринимают небольшие изменения в нём. Американский математик Герман Чернов в 1973 году опубликовал работу, в которой изложил концепцию использования этой способности восприятия лица человека для построения пиктографиков. Их применяют, как правило, в двух случаях: 1) когда нужно выявить характерные зависимости или группы наблюдений и 2) когда необходимо исследовать предположительно сложные взаимосвязи между несколькими переменными. Лица Чернова являются одним из самых эффективных способов визуализации многомерных данных, и позволяет легко оценивать одновременно большое их количество.

«Из всех зрительных навыков у человека сильнее всего развита способность к восприятию лиц других людей. Особый участок коры головного мозга узнает лицо, определяет направление взгляда и т. д. Другие части мозга (миндалевидное тело и островковая доля) анализируют выражение лица, а участок в префронтальной зоне лобной доли и система мозга, отвечающая за чувство удовольствия, оценивают его красоту».

Для каждого наблюдения рисуется отдельное «лицо», где относительные значения выбранных переменных представлены как формы и размеры отдельных черт лица (например, длина носа, угол между бровями, ширина лица). Таким образом, наблюдатель может идентифицировать уникальные для каждой конфигурации значений наглядные характеристики объектов.

Параметры лица

Может использоваться, например, 18 параметров: размер глаза, размер зрачка, позиция зрачка, наклон глаза, горизонтальная позиция глаза, вертикальная позиция глаза, изгиб брови, плотность брови, горизонтальная позиция брови, вертикальная позиция брови, верхняя граница волос, нижняя граница волос, обвод лица, темнота волос, наклон штриховки волос, нос, размер рта, изгиб рта.

Ссылки

• Herman Chernoff (1973). «The Use of Faces to Represent Points in K-Dimensional Space Graphically». Journal of the American Statistical Association 68 (342): 361-368
• Соболева А. Г. Когнитивная визуализация знаний с помощью Лиц Чернова

Wikimedia Foundation . 2010 .

• Лица (фильм)
• Лица в толпе

Смотреть что такое "Лица Чернова" в других словарях:

Чернова - весьма известная в свое время драматическая актриса Симферопольского театра, умерла в Симферополе 16 го марта 1877 года, на двадцатом году жизни. Не получив никакого сценического образования и не имея перед собой примеров, достойных подражания,… … Большая биографическая энциклопедия

Чернов, Герман - В Википедии есть статьи о других людях с такой фамилией, см. Чернов. Герман Чернов Дата рождения: 1 июля 1923(1923 07 01) (89 лет) Место рождения: Нью Йорк Научная сфера: Прикладная математика, п … Википедия

Физиогномика - Это статья о неакадемическом направлении исследований. Пожалуйста, отредактируйте статью так, чтобы это было ясно как из её первых предложений, так и из последующего текста. Подробности в статье и на странице обсуждения … Википедия