27、马来西亚空气污染数据可视化：并行坐标工具的应用与探索

马来西亚空气污染数据可视化：并行坐标工具的应用与探索

在大数据时代，面对海量的数据，手动筛选和检查不仅耗时，而且不切实际。因此，在线聚类和异常值检测成为处理此类数据的有效方法。同时，高维数据的可视化工具也为数据分析提供了新的视角。本文将介绍一种用于可视化马来西亚空气污染数据的并行坐标可视化工具（APVT），包括其方法、可视化技术、实验结果以及未来的发展方向。

数据处理与可视化工具概述

• 在线聚类和异常值检测 ：对于大规模数据收集，手动筛选耗时且不切实际。在线聚类和异常值检测是一种有前景的方法，通过数据挖掘工具将在线活动或交易分组，并检测最可疑的条目。然而，大多数现有的聚类和异常值检测算法是针对连续数据的。
• 高维数据可视化工具 ：Class Visualization of High Dimensional Data（CViz）是一种用于高维数据集聚类和分析的可视化工具。它利用k - means聚类算法找到数据中的有趣概念，并通过选择概念对或三元组绘制二维散点图。通过“touring”动画技术，分析师可以快速浏览不同的概念组合，从而深入了解数据的潜在结构。虽然这个想法很好，但目前尚未在我们的框架中实现。

APVT的方法

• APVT参数组织和显示
  • 参数分类 ：APVT界面提供了一个可定制的参数空间概述，将显示的参数分为视觉参数和数据参数两类。
    • 视觉参数