基于降维的数据探索的可视化交互框架

降维是分析和可视化高维数据的常用方法。然而，对降维结果进行动态推理是困难的。降维算法使用复杂的优化来减少数据集的维度数量，但这些新维度往往与初始数据维度缺乏明确的关系，从而使其难以解释。在这里，我们提出一个视觉交互框架，以改进基于降维的探索性数据分析。我们介绍了两种交互技术，前向投影和后向投影，用于对降维数据进行动态推理。我们还贡献了两种可视化技术，投影线和可行性图，以促进所提出的交互的有效使用。我们将我们的框架应用于PCA和基于自动编码器的降维。通过数据探索示例，我们展示了我们的视觉交互如何改进降维在探索性数据分析中的应用。