高維數據怎樣可視化？

肯定會涉及到降維。但若我的目的就是觀察數據形態，以便手動調整降維參數呢？

請回答理論+方案，不要只貼站外鏈接。

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你都知道要降維了，還問什麼呢？

根據自己的具體情況，選相應的演算法：

降到三維就能用R，Matlab之類的畫圖了。

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...給您跪下了...問個問題還要求這麼多. 飯非得喂嘴邊兒才能吃嗎? http://homepage.tudelft.nl/19j49/t-SNE.html 我就甩你一鏈接.

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首先將高緯度數據可視化有幾個重要的目的,就是找到 相關性(correlation), 聚集(cluster), 異常值(outlier) , 當然還有一些很複雜的數據關係。當在尋找高緯度的數據中的這些關係的時候，不一定要進行降低緯度, 有一些可視化的技術可以直接可視化高緯度數據，然後你可以從中找到答案。1、1.Scatter plot matrix

2.Parallel coordinate

3.Mosaic Plot

4.Parallel Set

你說的高緯度，我假設是3個維度以上的。

2.降維(常見的是PCA也就是我們中文說的主成分分析)，就是安而遇的方法。

----------------------------補充----------------------------------------------------

看看一種新的方法也是降為的T-SNE (https://lvdmaaten.github.io/tsne/) (可以從python sklearn裡面找到),是一種目前效果比較好的方法。將同類的數據集中到一起呈現出來,

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建議幾個比較基本的可視化技術，離散的特徵 用paralell set，連續的用parslell coordinate，樹形結構用tree-map。 另外t-sne也挺不錯，能讓人大體感受一下數據。

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選用合適的可分性判據，選出排名靠前的維度，一次plot出2維來看。這樣可以滿足你的需要嗎。

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可以看下ETHINK平台的可視化操作 數據可視化平台介紹 - 騰訊視頻

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