有沒有一種簡單易用的方法來顯示高維數據？

Question

有人可以告訴我，如果有一個很好的（簡單）的方式來形象化高維數據？我的數據目前是21個維度，但我想看看它是密集還是稀疏。有沒有技術來實現這一點？

Answer 1

Principal component analysis可能會有幫助，如果尺寸相關。

Answer 2

Parallel coordinates是可視化高維數據的流行方法。

什麼樣的可視化最適合您的數據，具體取決於它的特點 - 不同的維度有多相關？

Answer 3

星型模式。

http://en.wikipedia.org/wiki/Star_schema

可以很好地用於高維數據。

如果您的事實表的基數接近您的維度大小的乘積，那麼您的數據密集。

如果事實數據表的基數小於維度大小的乘積，則表示數據稀疏。

中間有一個判斷電話。

Answer 4

我會搜索的流行詞是multidimensional scaling。這是一種從高維空間向下空間（2維或3維）投影的技術，其方式是在整個空間中靠近的點將在投影中靠近。

它通常用於可視化聚類算法的輸出（即，如果您的羣集在MDS投影中很緊湊，那麼它們很可能也處於整個空間中）。

編輯：這不一定有助於確定數據是密集還是稀疏的，因爲您在投影中丟失了比例尺，但它會顯示它是統一的還是塊狀的（也許這就是您的意思）。

Answer 5

curios.IT數據瀏覽軟件專爲高維數據的可視化而設計：數據顯示爲3D對象（每個數據組一個）的集合，可同時顯示多達13個變量。數據變量和視覺特徵之間的關係比其他技術（如平行座標）更易於記憶。

Answer 6

不知道你想從數據中看到什麼樣的模式。 t-SNE及其更快速的變體Barnes-Hut-SNE在高維數據的相關概念組可視化方面做得非常好。它可以通過R.

有一個簡短的教程使用它對300維的高維數據。 http://www.codeproject.com/Tips/788739/Visualizing-High-Dimensional-Vector-using-T-SNE-wi

Answer 7

查看http://www.ggobi.org（遊覽，平行座標，散點圖矩陣）可用於實值變量。最近還有http://cranvas.org。 R中的遊覽包。

Answer 8

我一直在尋找可視化高維數據的方法，並發現這個已被有效使用的t-SNE technique。也可以幫助別人。

Answer 9

嘗試使用http://hypertools.readthedocs.io/en/latest/。

HyperTools是一個用於在Python中可視化和操作高維數據的庫。