对二维和三维数据可以采用一种常规的可视化方法表示,将各属性的值映射到不同的坐标轴,并确定数据点在坐标系中的位置,这样的可视化设计通常被称为散点图,当维度超过三维后,还可以增加视觉编码进行表示,如颜色,大小,形状等。
异构数据是指在同一个数据集中存在的如结构或者属性不同的数据。
存在多个不同种类节点和连接的网络被称为异构网络。异构数据通常可采用网络结构进行表达。产生数据的异构性的主要原因是数据源的获取方式的不同。
全方位显示大尺度数据的所有细节是一个计算密集型的过程,处理大尺度数据的基本技术路线就是构建大规模计算集群。
大尺度数据可视化一般有两种方法:
采用层次结构对大尺度数据进行重新组织;
将高精度的数据采样成分辨率较低的数据,在既定分辨率的视图里实现预览式的可视化。
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