一种用于消除降维散点图布局重叠的基于网格的方法

降维（Dimensionality Reduction，DR）散点图布局已成为分析多维数据集的普遍可视化工具。尽管广受欢迎，此类散点图存在遮挡问题，尤其当使用信息丰富的字形表示数据实例时，可能掩盖分析过程中的关键信息。为此已设计不同策略，或生成无重叠但缺乏当代 DR 技术揭示有趣数据模式强大能力的布局，或将消除重叠作为后处理策略。尽管后处理技术结果良好，多数最优方法通常会扩张或扭曲散点图区域，从而减小字形尺寸（有时）至不可读程度，违背了消除重叠的初衷。本文提出距离网格（Distance Grid，DGrid），一种从 DR 布局中消除重叠并忠实保留原始布局特征且限定字形最小尺寸的新型后处理策略。我们表明 DGrid 在重叠消除上超越当前最优（通过考虑多种不同指标的广泛比较评估），同时也是最快的技术之一，尤其针对大型数据集。一项有 51 名参与者的用户研究也表明，DGrid 在保留原始散点图视觉特征与最终结果美感方面始终位列顶尖技术。