4 차원 데이터를 시각화하기 위해 널리 사용되는 선택은 무엇입니까?

다음 3 차원 데이터가 있는데 처음 3 개는 좌표로 간주되고 마지막 3 개는 값으로 간주 될 수 있습니다.

c1, c2, c3, value
1, 2, 6, 0.456
34, 34, 12 0.27
12, 1, 66 0.95

마지막 3 개의 좌표가 마지막 값에 미치는 영향을 더 잘 시각화하는 방법은 무엇입니까?

세 가지 방법을 알고 있습니다.

하나는 점의 크기를 4 개의 값으로하는 처음 3 개의 좌표에 대한 3D 플롯입니다. 그러나 데이터의 추세를보기가 쉽지 않습니다.

다른 하나는 일련의 3D 플롯을 사용하고 있으며 각 좌표는 고정되어 있습니다.

또 다른 하나는 R의 격자에서 소위 "격자 그래프"일 수 있습니다.이 목적을위한 것이지는 않지만 그렇게 보인다.

처음 세 개가 공간 좌표이고 데이터가 희소 한 경우 값의 크기 나 색상이 다른 3D 산점도를 간단히 수행 할 수 있습니다.

다음과 같이 보입니다 : _{(source : gatech.edu )}

데이터가 연속적 이며 격자 격자에 존재하는 경우 Marching Cubes를 사용하여 데이터의 여러 등고선을 그릴 수 있습니다 .

밀도가 높은 4D 데이터를 사용하는 또 다른 방법은 3D에 포함 된 데이터의 여러 2D "슬라이스"를 표시하는 것입니다. 다음과 같이 보일 것입니다 :

네 개의 정량 변수가 있습니까? 그렇다면 둘러보기, 평행 좌표 플롯, 산점도 행렬을 사용해보십시오. R의 tourr (및 tourrGui) 패키지는 둘러보기를 실행합니다. 기본적으로 높은 차원으로 회전하며 1D, 2D 이상으로 투사하도록 선택할 수 있으며 패키지에서 인용하기 위해 읽을 수있는 JSS 용지가 있습니다. 평행 좌표 플롯과 산점도 행렬은 GGally 패키지에 있으며 산점도 행렬은 YaleToolkit 패키지에 있습니다. http://www.ggobi.org 에서 비디오 및 이들에 대한 추가 문서를 볼 수도 있습니다 .

데이터가 전적으로 범주 형인 경우 모자이크 플롯 또는 변형을 사용해야합니다. R의 productplots 패키지를 살펴보십시오. 또한 vcd에는 합리적인 함수가 있거나 ggparallel 패키지가 범주 형 데이터에 대한 평행 좌표 플롯과 동등한 기능을 수행합니다. 또한 extracat 패키지에는 범주 형 데이터를 표시하는 몇 가지 기능이 있습니다.

나는 그 질문을 멈추고 전체 설명을 읽지 않았기 때문에 원래 그 질문을 잘못 읽었습니다. 아래 접근 방식과 유사하게 (3D의 채색 점) 링크 된 브러싱을 사용하여 고차원 공간에 정의 된 함수를 탐색 할 수 있습니다. 3D 다변량 정규 함수에 대해이 작업을 수행 하는 비디오를 확인 하십시오 . 브러시는 밀도가 높은 (높은 기능 값) 점을 페인트 한 다음 밀도가 낮은 값 (낮은 기능 값)으로 이동합니다. 함수가 샘플링 된 위치는 둘러보기를 사용하여 3D 회전 산점도로 표시되며 4, 5 이상 차원 도메인을 보는 데 사용할 수 있습니다.

체 르노 프 얼굴을 보십시오 . 아이디어는 변수를 얼굴 특징에 첨부하는 것입니다. 예를 들어, 미소의 크기는 하나의 변수이고, 얼굴의 둥근 정도는 다른 것입니다. 들리는 것처럼 말도 안되는 것처럼 변수를 피처에 매핑하는 현명한 방법을 찾으면 실제로 작동 할 수 있습니다.

다른 방법은 3 차원 위상 다이어그램의 2 차원 투영을 보여주는 것입니다. 변수에 x1, x2, x3, x4가 있다고 가정하십시오. x4의 각 값에 대해 (x1, x2, x3) 점의 3 차원 그래프를 그리고 점을 연결합니다. x4를 주문할 때 (예 : 날짜 또는 시간) 가장 잘 작동합니다.

업데이트 : 버블 플롯을 시도 할 수도 있습니다. 3 차원은 보통 직교 x, y, z이고 4 차원은 버블 포인트의 크기입니다.

애니메이션을 시도 할 수 있습니다. 즉 시간을 4 차원으로 사용합니다.

거품과 애니메이션의 조합 : x, y, 거품 및 시간.

또한 Chernoff와 관련하여 glyph plot 이 좀 더 심각해 보일 수 있습니다. 가변 값에 비례하는 광선의 길이를 가진 별입니다.