論文の概要: A Spectral Method for Assessing and Combining Multiple Data
Visualizations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13711v1
- Date: Tue, 25 Oct 2022 02:13:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 14:21:25.980577
- Title: A Spectral Method for Assessing and Combining Multiple Data
Visualizations
- Title（参考訳）: 複数のデータビジュアライゼーションの評価と組み合わせのためのスペクトル法
- Authors: Rong Ma, Eric D. Sun and James Zou
- Abstract要約: 与えられたデータセットの複数のビジュアライゼーションを評価し,組み合わせるための効率的なスペクトル法を提案する。
提案手法は,各データ点の周辺構造を保存するための可視化の相対的な性能について,定量的な測定値,可視化固有スコア(en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en:en: en:en:en:en:en:en:en:en:en:en
我々は,複数のシミュレーションおよび実世界のデータセットを分析し,可視化評価のための固有スコアの有効性と,提案したコンセンサス・ビジュアライゼーションの優位性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.193958370464683
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Dimension reduction and data visualization aim to project a high-dimensional
dataset to a low-dimensional space while capturing the intrinsic structures in
the data. It is an indispensable part of modern data science, and many
dimensional reduction and visualization algorithms have been developed.
However, different algorithms have their own strengths and weaknesses, making
it critically important to evaluate their relative performance for a given
dataset, and to leverage and combine their individual strengths. In this paper,
we propose an efficient spectral method for assessing and combining multiple
visualizations of a given dataset produced by diverse algorithms. The proposed
method provides a quantitative measure -- the visualization eigenscore -- of
the relative performance of the visualizations for preserving the structure
around each data point. Then it leverages the eigenscores to obtain a consensus
visualization, which has much improved { quality over the individual
visualizations in capturing the underlying true data structure.} Our approach
is flexible and works as a wrapper around any visualizations. We analyze
multiple simulated and real-world datasets from diverse applications to
demonstrate the effectiveness of the eigenscores for evaluating visualizations
and the superiority of the proposed consensus visualization. Furthermore, we
establish rigorous theoretical justification of our method based on a general
statistical framework, yielding fundamental principles behind the empirical
success of consensus visualization along with practical guidance.
- Abstract（参考訳）: 次元の縮小とデータの可視化は、データの内部構造を捉えながら、高次元データセットを低次元空間に投影することを目的としている。
現代のデータ科学では欠かせない部分であり、多くの次元還元と可視化アルゴリズムが開発されている。
しかし、異なるアルゴリズムには独自の強みと弱みがあり、与えられたデータセットに対する相対的なパフォーマンスを評価し、それぞれの強みを活用し結合することが極めて重要である。
本稿では,多種多様なアルゴリズムによって生成されたデータセットの複数の可視化を評価・結合する効率的なスペクトル法を提案する。
提案手法は,各データポイント周辺の構造を保存するための可視化の相対的性能の定量的尺度である可視化固有スコアを提供する。
そして、固有コアを活用してコンセンサス視覚化を取得し、基盤となる真のデータ構造をキャプチャすることで、個々の可視化よりも品質が大幅に向上した。
当社のアプローチは柔軟で,視覚化のラッパーとして機能しています。
多様なアプリケーションから複数のシミュレーションおよび実世界のデータセットを分析し、可視化評価のための固有スコアの有効性と、提案したコンセンサス視覚化の優位性を示す。
さらに,コンセンサス可視化の実証的成功と実践的指導の背後にある基本原理を生かした,一般的な統計的枠組みに基づく厳密な理論的正当性を確立する。
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