维投影矩阵/树：交互式子空间可视化探索和高维数据分析

对于高维数据，这项工作提出了两种新颖的视觉探索方法，以获取对数据方面和数据维度方面的见解。 第一个是维投影矩阵，是散点图矩阵的扩展。 在矩阵中，每一行或每一列代表一组维，每个单元格显示具有相应维的数据的维投影（例如MDS）。 第二个是维投影树，其中每个节点都是维投影图或维投影矩阵。 节点通过链接连接，树中的每个子节点都覆盖了父节点维度的子集或父节点数据项的子集。 当树节点可视化正在探索的数据项的维度或子集的子空间时，矩阵节点启用子空间的不同组合之间的交叉比较。 Dimension Projection Matrix和Dimension Project Tree都可以通过自动化算法构建，也可以通过用户交互手动构建。 我们的实现实现了交互，例如向下钻取以探索不同级别的数据，合并或拆分子空间以调整矩阵，以及应用笔刷选择数据集群。 我们的方法可以同时探索高维数据的数据相关性和维数相关性。