河北科技大学学报

手工方式绘制了图表‘３｜。进入２０世纪，现在计算机技术的进步拓展了数据处理的能力并且可以提供多种交互方式，使得用户可以更便利的观察自己感兴趣的数据，可视化应用也更加广泛，主要领域涉及数据挖掘可视化、网络数据可视化、社交可视化、交通可视化、文本可视化、生物医药可视化等。

１信息可视化的过程

１．１Ｃａｒｄ信息可视化模型

在ＣＡＲＤ等提出的信息可视化模型中（见图１），信息可视化过程可以划分为３个数据转换的过程：原始数据到数据表的转换、数据表到可视化结构的转换、可视化结构到视图的转换‘４｜。

ｌ源数据ｈ叫数据表卜Ｈ可视化结构ｌ

数据转换可视化图卜叫视网视图转换

ｔ鼹费丽

图１

Ｆｉｇ．１Ｃａｒｄ信息可视化模型Ｃａｒｄｍｏｄｅｌｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ

１．２信息可视化过程

根据Ｃａｒｄ信息可视化模型可以将信息可视化的过程分为以下３个阶段Ｌ５ｊ。

１）数据预处理数据预处理将采集来的信息进行预处理和加工，使其便于理解，易于被输入显示可视化模块。预处理内容包括数据格式及其标准化、数据变换技术、数据压缩和解压缩等。有些数据也需要做异常值检出、聚类、降维等处理。

２）绘制绘制的功能是完成数据到几何图像的转换。一个完整的图形描述需要在考虑用户需求的基础上综合应用各类可视化绘制技术。

３）显示和交互显示的功能是将绘制模块生成的图像数据，按用户指定的要求进行输出。除了完成图像信息输出功能外，还需要把用户的反馈信息传送到软件层中，以实现人机交互。针对可视化的主要任务，即总览（ｏｖｅｒｖｉｅｗ）、缩放（ｚｏｏｍ）、过滤（ｆｉｌｔｅｒ）、详细查看（ｄｅｔａｉｌｓ—ｏｎ—ｄｅｍａｎｄ）、关联（ｒｅｌａｔｅ）等，交互技术主要包括动态过滤、全局＋详细、平移＋缩放、焦点＋上下文及变形、多视图关联协调等技术∞。７］。

２信息可视化技术

根据ＳＨＮＥＩＤＥＲＭＡＮ的分类，信息可视化的数据分为以下几类：一维数据；二维数据；三维数据；多维数据；时态数据；层次数据和网络数据‘８｜。其中针对后４种数据的可视化是当前研究的热点，本文将就这４种数据的可视化方法展开综述。

２．１多维数据可视化技术

针对多维数据，采用传统二维图表方式难以有效满足现代化的大量、复杂、多维度的信息需求。多维数据的可视化是当前研究的热点之一。多维数据可视化的方法有很多种，本文主要综述和讨论有代表性的几种方法。

２．１．１基于几何的可视化方式

１）平行坐标系１９８０年，ＩＮＳＥＬＢＥＲＧ提出的平

行坐标系（ｐａｒａｌｌｅｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ）是经典的多维数据可

视化技术之一（见图２）‘９。。平行坐标系使用平行的竖

直轴线来代表维度，通过在轴上刻划多维数据的数值

并用折线相连某一数据项在所有轴上的坐标点，从而

在二维空间内展示多维数据。图２Ｆｉｇ．２＜～＼≯二爻≤么＼平行坐标系Ｐａｒａｌｌｅｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ