上篇文章給大家簡單介紹了一下基于像素的可視化技術“ 大數據產品經理必備基礎知識——數據可視化（三） ”，接下來看看幾何投影可視化技術。

幾何投影可視化技術

對于基于像素的可視化技術存在一個缺點即他們對于我們理解的多維空間的數據分布幫助不大，不是很容易理解。比如他們并不顯示在多維子空間是否存在稠密區域。

幾何投影技術可幫助用戶更好的發現和理解多維數據集的有趣投影。幾何投影技術的首要挑戰是設法解決如何在二維顯示上可視化高維空間。

散點圖：使用笛卡兒坐標顯示二維數據點。使用不同的顏色或形狀表示不同的數據點，可以增加第三維。例如兩個空間屬性X，Y，而第三維用不同的形狀顯示。通過這種可視化技術，我們可以看“+”“X”類型的點趨向于一起出現。
二維數據集使用散點圖可視化，資料來源：www.cs.sfu.ca/jpei/public-tions/rareevent-geoinformatica06.pdf

散點圖使用笛卡兒坐標系的三個坐標軸，如果也使用顏色，它可是顯示4維數據點。如下圖：
散點矩陣圖：對于維數超過4的數據集，散點圖一般不太有效。散點圖矩陣是散點圖的一種擴充，提供每個維與所有其他維的可視化。

如下圖顯示的是一種花的數據集。共450個樣本，取自3種花。共5個維度：萼片長度和寬度、花瓣長度和寬度，以及種屬。
平行坐標：隨著維數的增加，散點圖矩陣變得不太有效。平行坐標可以處理更高的維度，其繪制n個等距離、互相平行的軸，每維一個。數據記錄用折線表示，與每個軸在對應相關維值得點上相交，如下圖：
使用平行坐標可視化，資料來源：http://support.sas.com/documentation/cdl/en/grstatproc/61948/THML/default/images/gsgscmat.gif

幾何投影可視化技術的內容就介紹到這里了，下篇文章跟大家聊聊基于圖符的可視化技術，感興趣的話就去看看吧！

以上就是“大數據產品經理必備基礎知識——數據可視化（四）”的內容了，如果你還想了解其他相關內容，可以來 產品壹佰 官方網站。