全三维径向可视化

我们开发了用于多维数据集三维（3D）径向可视化（RadViz）的方法论。经典的二维（2D）RadViz 通过将每个观测映射到单位圆内的一点，在 2D 平面中可视化多变量数据。我们的工具 RadViz3D 将锚点均匀分布在 3D 单位球面上。我们表明，对于变量不相关的数据，这种均匀分布以最小人为视觉相关性提供了最佳可视化。然而，锚点仅对五种柏拉图立体可彼此精确等距放置，因此我们为这五种设置提供等距锚点，并通过斐波那契网格为其他情形提供近似等距锚点。我们的方法论在 R 包 $radviz3d$ 中实现，使全 3D RadViz 成为可能，并被证明提升了这一非线性技术在更忠实展示模拟数据以及螃蟹、橄榄油和葡萄酒数据集方面的能力。此外，由于径向可视化天然适用于成分数据，我们使用 RadViz3D 展示了（i）龙泉青瓷及其景德镇仿品数个世纪以来的化学成分，以及（ii）2021 年夏季 Delta 变异株激增期间美国各地区 SARS-Cov-2 变异株在 Covid-19 大流行中的流行率。