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Revue d'Intelligence Artificielle

0992-499X
Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 22/3-4 - 2008  - pp.443-472  - doi:10.3166/ria.22.443-472
TITRE
Mesurer et visualiser les distorsions dans les techniques de projection continues

RÉSUMÉ
L'analyse exploratoire de données continues multidimensionnelles passe souvent par leur projection en 2 dimensions. Cette projection permet de détecter des structures intéressantes à condition qu'elle fournisse une image fidèle des données originales. Afin d'évaluer cette fi- délité, nous proposons un moyen de visualiser toute mesure associée aux données en coloriant les cellules de Voronoï de l'image de ces données dans l'espace de projection, et nous étudions des mesures spécifiques. Nous présentons des cas d'analyse de données réelles et artificielles à partir des projections obtenues par l'Analyse en Composantes Principales et l'Analyse en Composantes Curvilignes.


ABSTRACT
The visualization of continuous multi-dimensional data based on their projection to a 2-dimensional space is a way to detect visually interesting patterns, as far as the projection provides a faithful image of the original data. In order to evaluate this faithfulness, we propose to visualize any measure associated to the data by coloring the corresponding Voronoï cells in the projection space, and we define specific measures. We experiment these techniques with the Principal Component Analysis and the Curvilinear Component Analysis applied to artificial and real databases.


AUTEUR(S)
Michaël AUPETIT, Pierre GAILLARD

MOTS-CLÉS
analyse exploratoire de données, projection continue, données multidimensionnelles, visualisation de distorsions, visualisation d'incertitudes, topologie, graphe de Delaunay, cellules de Voronoï.

KEYWORDS
exploratory data analysis, continuous projection, high-dimensional data, distortion visualization, uncertainty visualization, topology recovering, delaunay graph, voronoï cells.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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