Amélioration de l'analyse visuelle des données par l'ordonnancement des dimensions d'analyse.

Abstract

L'objectif de l'exploration visuelle des données est de permettre à l'utilisateur d'obtenir un aperçu des données, en tirer des conclusions, et d'interagir directement avec les données à l'aide des techniques de visualisation. Ces techniques fournissent un plus haut degré de confiance dans l'exploration visuelle des données. Une des techniques de visualisation des données multidimensionnelles fréquentes est les coordonnées parallèles. Dans ce mémoire, nous nous sommes intéressés à la façon de visualiser efficacement les clusters et les données multidimensionnelles en coordonnées parallèles dans le but de faciliter la découverte de connaissances. En particulier, nous avons proposé une approche qui détermine efficacement un bon ordre de coordonnées pour réduire l'encombrement visuel et montrant le lien entre les données représentées pour permettre à l'analyste d'observer les modèles pertinents dans les données et ainsi fournir un meilleure, et nettement plus rapide interprétation. Pour résoudre ce problème, nous l'avons relié au problème de chemin. Ce qui nous connecte à différentes solutions efficaces et conduit à des algorithmes très rapides.