استكشاف الفضاءات عالية الأبعاد باستخدام مصفوفات متعددة الأشكال ومتعددة صغيرة

نقدم نهجًا للتحليل البصري للبيانات متعددة المتغيرات يدمج العديد من الأساليب من تصور المعلومات، تحليل البيانات الاستكشافية (EDA)، والجغرافيا البصرية. يستفيد هذا النهج من بنية قائمة على المكونات تم تنفيذها في GeoVISTA Studio لبناء مجموعة أدوات مرنة متعددة الرؤى ومتسقة بشكل محكم (ولكن بشكل عام)، للتحليل الاستكشافي للبيانات. تستند مجموعة الأدوات هذه إلى أفكار تقليدية وراء كل من المتعددة الصغيرة ومصفوفات النقاط في ثلاثة جوانب أساسية. أولاً، نطور مصفوفة عامة ثنائية الشكل ومخطط متعدد صغير ثنائي الشكل مكمل حيث يمكن استخدام أشكال تمثيل ثنائية مختلفة بالجمع. نحن نظهر مرونة هذا النهج من خلال المصفوفات والمتعددة الصغيرة التي تصور البيانات متعددة المتغيرات من خلال تجمعات من: المخططات التفصيلية، الخرائط الثنائية، وعروض ملء الفضاء. ثانياً، نطبق مقياس للتحلل الشرطي لتحديد (أ) المتغيرات من مجموعة بيانات عالية الأبعاد التي من المحتمل أن تعرض علاقات مثيرة للاهتمام و(ب) توليد ترتيب افتراضي لهذه المتغيرات في المصفوفة أو العرض المتعدد الصغير. ثالثاً، نضيف الشرط، وهو نوع من الاستعلام الديناميكي/التصفية التي يتم فيها استخدام متغيرات إضافية (غير معروضة) لتقييد العرض على المتغيرات المعروضة. يتيح الشرط إزالة آثار متغير واحد أو أكثر مفهومة جيداً من التحليل، مما يسهل استكشاف العلاقات بين المتغيرات المتبقية. نحن نوضح الوظائف الفردية والمجمعة التي يتيحها هذا النهج من خلال التطبيق على تحليل بيانات تشخيص السرطان والوفيات وعواملها المرتبطة وعوامل الخطر.