Какие современные методы используются для визуализации сложных многомерных функций?

Некоторые современные методы визуализации сложных многомерных функций:

• Анализ главных компонент (PCA). falconediting.com www.geeksforgeeks.org Метод уменьшения размерности, который преобразует многомерные данные в пространство меньшей размерности. falconediting.com PCA упрощает сложные наборы данных за счёт идентификации основных компонентов, которые представляют собой линейные комбинации исходных переменных. falconediting.com
• t-SNE. physics42.ru www.geeksforgeeks.org Метод нелинейного снижения размерности, сохраняющий локальные структуры данных. physics42.ru Эффективен для выявления кластерной структуры сложных систем, таких как сети взаимодействий в квантовых системах или биофизических моделях. physics42.ru
• UMAP. physics42.ru www.geeksforgeeks.org Современная альтернатива t-SNE с улучшенной вычислительной эффективностью. physics42.ru Хорошо сохраняет как глобальные, так и локальные структуры данных, что особенно важно для анализа многомодальных распределений. physics42.ru
• Параллельные координаты. falconediting.com www.geeksforgeeks.org Каждая переменная представлена в виде вертикальной оси, а точки данных соединены линиями, пересекающими эти оси. falconediting.com Этот метод позволяет исследовать взаимосвязи и кластеры внутри данных. falconediting.com
• 3D-графики. falconediting.com Предоставляют дополнительное измерение для визуализации многомерных данных. falconediting.com Позволяют просматривать взаимосвязи в трёхмерном пространстве, добавляя глубины исследованию закономерностей данных. falconediting.com
• Пузырьковые диаграммы. falconediting.com Расширяют традиционные диаграммы рассеяния за счёт включения третьей переменной — размера точек данных (пузырьков). falconediting.com
• Лица Черноффа. falconediting.com Предлагают уникальный способ визуализации многомерных данных, представляя каждую точку данных в виде мультяшного лица. falconediting.com Различные черты лица, такие как размер глаз или изгиб рта, соответствуют переменным. falconediting.com
• Дендрограммы иерархической кластеризации. falconediting.com Представляют собой древовидные диаграммы, используемые для визуализации результатов иерархической кластеризации. falconediting.com Показывают, как точки данных или переменные группируются на основе сходства или несходства. falconediting.com
• Корреляционные матрицы. falconediting.com Представляют собой визуальные представления взаимосвязей между несколькими переменными в табличной форме. falconediting.com Ячейки с цветовой кодировкой указывают на силу и направление корреляций. falconediting.com