Багатомірне шкалювання: визначення, цілі, завдання та приклад

Різні тести

Іншими можливими тестами є стрес-тести типу Kruskal, тести розділені дані, тести на стабільність даних і надійність повторного тестування. Докладно пишіть про результати в тесті. Поряд з картуванням повинні бути вказані як мінімум міра відстані (наприклад, індекс Соренсон, індекс Жакара) і надійність (наприклад, значення напруги).

Також дуже бажано дати алгоритм (наприклад, Kruskal, Mather), який часто визначається використовуваною програмою (іноді замінюючи звіт алгоритму), якщо ви дали стартову конфігурацію або мали випадковий вибір, кількість прогонів розмірності, результати методу Монте-Карло, кількість ітерацій, оцінка стійкості і пропорційна дисперсія кожної осі (r-квадрат).

Візуальна інформація і аналіз даних методом багатовимірного шкалювання

Візуалізація інформації – це вивчення інтерактивних (візуальних) уявлень абстрактних даних для посилення пізнання людини. Абстрактні дані включають як числові, так і нечислові дані, такі як текстова і географічна інформація. Однак інформаційна візуалізація відрізняється від наукової візуалізації: «це інформаційний (інформаційна візуалізація), коли вибрано просторове уявлення, і scivis (наукова візуалізація), коли дано просторове уявлення».

Область візуалізації інформації з’явилася в результаті досліджень у галузі взаємодії людини з комп’ютером, прикладного використання інформатики, графіки, візуального дизайну, психології та бізнес-методів. Вона все частіше застосовується в якості найважливішого компонента в наукових дослідженнях, цифрових бібліотеках, інтелектуальному аналізі даних, фінансових даних, вивчення ринку, контроль виробництва продукції і так далі.