Перевод названия: VISUAL INTERACTIVE MODELING OF MULTI-DIMENSIONAL DATA USING THE PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSYS
Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: XIII ВСЕРОССИЙСКАЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ С МЕЖДУНАРОДНЫМ УЧАСТИЕМ "РОБОТОТЕХНИКА И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ"; Красноярск; Красноярск
Год издания: 2021
Ключевые слова: pca, data dimension reduction, Iris dataset, dynamic sections, метод главных компонент, уменьшение размерности данных, набор данных Iris, динамические сечения
Аннотация: В работе рассмотрено визуально-интерактивное моделирование многомерных данных. Для понижения размерности используется метод главных компонент (PCА). Для повышения качества отображаемых данных применяется метод научной визуализации, основанный на построении динамических сечений. Показывается, что при совместном использовании метода Показать полностьюглавных компонент и метода динамических сечений, повышается качество визуализации. The paper deals with visual-interactive modeling of multidimensional data. For dimensionality reduction, the principal component analysis (PCA) is used. To improve the quality of the displayed data, a scientific visualization method based on the construction of dynamic sections is used. It is shown that the combined use of the principal component method and the dynamic section method improves the visualization quality.
Журнал: Робототехника и искусственный интеллект
Номера страниц: 131-135
Издатель: ЛИТЕРА-принт