Visual Quality of Multidimensional Time Series Projections
- Python 3
- scikit-learn
- flask
- JavaScript
- d3.js
- HTML
- CSS
- LaTeX
Projektübersicht
Dieses Projekt befasst sich mit der Herausforderung, multidimensionale Zeitreihendaten zu visualisieren, indem sie in einen 2D-Raum projiziert werden. Wir führen neue Techniken ein, um Projektionsfehler zu verwalten und darzustellen, die während des Projektion- und Visualisierungsprozesses auftreten können. Um den zeitlichen Aspekt der Daten zu veranschaulichen, werden aufeinanderfolgende Zeitpunkte als Punkte dargestellt, die durch Linien oder Kurven verbunden sind, wodurch ihre zeitlichen Beziehungen hervorgehoben werden. Ungenauigkeiten bei den projizierten Datenpunkten, inkonsistente Variationen in den Abständen zwischen den projizierten Zeitpunkten und Schnittpunkte der verbindenden Linien können jedoch zu Fehlinterpretationen der ursprünglichen Daten führen. Um diese Probleme anzugehen, schlagen wir innovative Methoden vor, um diese Herausforderungen effektiv zu bewältigen.
Mein Beitrag
Ich habe das System implementiert und den Großteil des Papers verfasst. Darüber hinaus habe ich die Beispiele ausgewählt, vorbereitet und analysiert, die in unserer Arbeit verwendet werden.
Veröffentlichungen
Die Ergebnisse dieses Projekts sind im Paper Exploring Visual Quality of Multidimensional Time Series Projections veröffentlicht.