1 【已解決】 高維數據的可視化處理方法是什么時候發現的？
最佳答案 2023-06-09 02:45
高維數據的可視化處理方法最早可以追溯到20世紀60年代。當時，統計學家John Tukey提出了一種數據可視化方法，稱為“探索性數據分析”（Exploratory Data Analysis，簡稱EDA），該方法可以用于探索數據之間的關系和趨勢。在EDA中，Tukey提出了一些圖形工具，如直方圖、散點圖和箱形圖等，以幫助人們更好地理解數據。
然而，這些方法都是針對低維數據的，當數據的維度增加時，這些方法就不再適用。在20世紀80年代，隨著計算機技術的發展，人們開始探索如何將高維數據可視化。在這個時期，出現了一些重要的可視化方法，如多維縮放（Multidimensional Scaling，簡稱MDS）、主成分分析（Principal Component Analysis，簡稱PCA）和自組織映射（Self-Organizing Map，簡稱SOM）等。
在這些方法中，MDS是一種基于距離的可視化方法，它可以將高維數據映射到低維空間中，并保持數據之間的距離關系。PCA是一種線性降維方法，它可以將高維數據轉換為低維空間中的主成分，以保留數據的主要特征。而SOM則是一種非線性降維方法，它可以將高維數據映射到二維或三維的網格中，并保持數據之間的拓撲關系。
總的來說，高維數據的可視化處理方法是在20世紀60年代由John Tukey提出的，隨著計算機技術的發展，出現了一些重要的可視化方法，如MDS、PCA和SOM等，這些方法可以幫助人們更好地理解和分析高維數據。
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