298160 20260303173231.0 G:(GEPRIS)360330772 G:(GEPRIS)360330772 360330772 GEPRIS http://gepris.its.kfa-juelich.de Zuverlässige interaktive visuelle Exploration der mehrdimensionalen Daten anhand Projektionen 2017 - Dr. Vladimir Molchanov DFG project G:(GEPRIS)360330772 d 2017 - Deutsche Forschungsgemeinschaft I:(DE-588b)2007744-0 DFG Mehrdimensionale Daten aus Messungen, Beobachtungen und Simulationen sind eine wichtige Quelle für neues Wissen. Die große Menge an Daten machen Dimensionsreduktion und Projektionsmethoden notwendig, um eine effiziente Untersuchung und Analyse mehrdimensionaler Datensatze zu ermöglichen. Datenattribute können auf verschiedenen Skalen variieren, häufig abhängig von beliebigen Maßeinheiten. Daher ist eine Datenvorverarbeitung und insbesondere eine Datennormalisierung erforderlich, bevor ein Verfahren zur Verringerung der Dimensionalität angewendet wird. Bestehende Datennormalisierungstechniken setzen oftmals bestimmte Dateneigenschaften voraus, z. B. Befolgung der statistischen Standardmodellen, oder skalieren mit zunehmender Datengröße schlecht. Eine unpassende Normalisierung von Rohdatenattributen kann zu künstlichen irreführenden Datenstrukturen (Cluster, Ausreißer, Formen, Dichtehierarchien) im niederdimensionalen Raum führen. Wir schlagen ein Forschungsprojekt vor, das darauf abzielt, effiziente, skalierbare und allgemein anwendbare Ansätze zur Normalisierung mehrdimensionaler Daten zu entwickeln. Neue Normalisierungstechniken werden mit linearen und nichtlinearen Projektionsmethoden gekoppelt. Dann repräsentieren Datenstrukturen, die von Benutzern in der Projektionsdomäne beobachtet werden, zuverlässig intrinsische Merkmale der Rohdaten. Die Optimierung, Analyse und Interpretierbarkeit von Normalisierungskoeffizienten bei der Vorverarbeitung zeitvariabler Datensätze und Ensemble-Datensätze sind Teil der vorgeschlagenen Techniken. oai:juser.fz-juelich.de:964903 authority:GRANT authority G AUTHORITY oai:juser.fz-juelich.de:964903