G - Physics – 06 – K
Patent
G - Physics
06
K
G06K 9/62 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
Patent
CA 2310333
Higher dimensionality data is subject to a hierarchical visualization to allow the complete data set to be visualized in a top-down hierarchy in terms of clusters and sub-clusters at deeper levels. The data set is subject to standard finite normal mixture models and probabilistic principal component projections, the parameters of which are estimated using the expectation- maximization and principal component analysis under the Akaike Information Criteria (AIC) and the Minimum Description Length (MDL) criteria. The high- dimension raw data is subject to processing using principal component analysis to reveal the dominant distribution of the data at a first level. Thereafter, the so-processed information is further processed to reveal sub-clusters within the primary clusters. The various clusters and sub-clusters at the various hierarchical levels are subject to visual projection to reveal the underlying structure. The inventive schema has utility in all applications in which high-dimensionality multi-variate data is to be reduced to a two- or theree-dimensional projection space to allow visual exploration of the underlying structure of the data set.
Dans ce procédé les données de dimensionnalité importantes sont visualisées selon un mode hiérarchique afin de permettre la visualisation de l'ensemble de données dans son intégralité selon une hiérarchie descendante, en termes de groupes et, aux niveaux inférieurs, de sous-groupes. L'ensemble de données est soumis à des modèles standard de mélange normal fini et à des projections probabilistes des composantes principales, dont les paramètres sont estimés au moyen de l'analyse de maximisation des espérances et de l'analyse en composantes principales, selon le critères d'information d'Akaike (AIC) et les critères de longueur descriptive minimale (MDL). Les données brutes de grande dimension sont traitées par l'analyse en composantes principales afin de faire apparaître la distribution dominante des données à un premier niveau. L'information ainsi traitée est ensuite retraitée afin de faire apparaître les divers sous-groupes à l'intérieur des premiers groupes. Les divers groupes et sous-groupes aux différents niveaux hiérarchiques font l'objet d'une projection visuelle faisant apparaître leur structure sous-jacente. Ce système est utile dans toutes les applications dans lesquelles des données multidimensionnelles de dimensionnalité importante doivent être réduites en un espace de projection bi- ou tridimensionnel afin de permettre une exploration visuelle de la structure sous-jacente de l'ensemble de données.
Smart & Biggar
The Catholic University Of America
LandOfFree
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