文档介绍：14 8 6 心理科学 PsychologicaScienc 2004 ,27(6):1486 一1487
多维数据的视觉呈现技术:elastic 模型简介
赵娟’邵志芳
(,200062)
摘要本文介绍了一种将多维数据视觉化呈现的技术elastic 模型,以及以该模型为理论基础开发的软件 V iDaExpert.
elastic模型与ViDaExpert使用便捷功能强大,可以帮助解决多维数据视觉呈现及数据分析问题。
关键词: elastic 模型 V iDaExpert软件
2001)提出[4,1Elasti。模型与SOM 相似,也是利用位于多
1 前言
维空间的有秩序的节点体系来实现数据点的云状图的近似。
复杂事物的特征往往是多维度的,若能形成这些多维数它源于“elastic 网络”的概念,elastic 网络是指置于多维空间的
据的清晰的视觉图形,我们就能纵观全局,对数据至少能做有规则的拓扑面的单点近似,它要求整个结构的能量达到最
出质的分析,还能帮助选择适合于进一步量化分析的工具。小值。这种技术主要是在elasti。网络的基础上建构elastic模
在心理学领域,多维数据表示方法包括脸谱图、轮廓图、雷达型,再将数据点映射到 elastic 模型上,实现数据的视觉化呈
图等。但是当维度很大时,这些传统的方法无法将数据以我现。该方法的数学理论比较复杂,我们仅对它做简要解释,
们能直观理解的形式表现出来。统计学家提出了通过降维以便读者能更好地理解与运用后面要介绍的基于 elasti。模型
来实现多维数据的视觉化呈现〔,
样,最典型的是线性方法,比如因素分析法、主成分法等。但建立 elastic 网络
在实际运用中,各维度间并不一定总能表示成线性关系。后 e lasti。模型是建立在 elasti。网络的基础上的,所以首先
来发展了一些非线性的方法,例如,自组织特征映射模型。要建构 elastic 网络。将 elastic 网络定义为相连的无序图形 G
下面将对它做简单介绍。(Y ,E ),其中Y = 1少i)i = 12, ⋯,P I,代表图形的节
点集;E = E (')i 二 12, ⋯,:},表示图形的边缘集;把
2 自组织特征映射模型
相邻的边缘对连接起来所形成的集称为基本连线集,用集合
自组织特征映射模型(anizeFeaturM aps, R = IR (') ,i = 12, ⋯,:}表示。见下图所示:
SOFM ),是Kohonen(198)E3]根据大脑对信息的处理特点提. . —. . —. —.
出的一种神经网络模型,它是一种典型的自组织系统,即以夕 u) E (i) 尺(i)
非指导的方式进行,所以有很多人将它称为自组织模型(Self 定义图形 G 的能量函数为 U ,则 U 是每个节点、边缘与
- OrganizeM apsSOM SOM 假设,数据空间中存在大量连线的能量的总和,用数学式表达为U(YU (E)十
有秩序的节点,这些节点组成了一个网络,一般是矩形或六 U (R)。
边形的两维网络。SO M 有三个基本原则:自我增强、竞争与