高维数据可视化通常涉及将多维数据投影到二维或三维空间中、采用颜色、形状、大小等多种视觉编码技术以及利用交互式工具以便用户理解和分析数据。核心策略包括降维技术、多维缩放、平行坐标、雷达图和高维散点图矩阵等。 其中，降维技术是一种流行的方法，它通过数学变换减少数据的维数，同时尽量保留数据之间的关键结构和关系。例如，主成分分析（PCA）通过寻找数据中方差最大的方向来转换高维数据，而t-SNE和UMAP算法则通过保持数据点之间的邻域结构，在低维空间中提供更好的可视化效果。
一、降维技术
降维是在尽量保留数据结构的前提下，通过数学手段减少数据集的维数，使之在低维空间（如二维或三维）中可视化。主要的降维技术有PCA、t-SNE、UMAP。
PCA（主成分分析）
PCA 通过寻找数据中的主成分，并转换成新的坐标系来减小数据的维度。它主要通过提取数据的方差来寻找最重要的特征，这意味着转换后的数据保持了最大化的原始数据变异性。
t-SNE（高维数据的 t 分布随机邻域嵌入）
与PCA不同，t-SNE关注于保持高维数据点之间的相对距离，在低维空间中以概率分布的形式重新呈现数据点，保留局部结构。它在细粒度的数据结构展现上更为优秀，特别适用于聚类可视化。
UMAP（统一流形近似和投影）
UMAP 是一种较新的非线性降维技术，它构建了原始数据的拓扑结构，通过学习这种结构关系来在低维空间创建数据的最佳表示。UMAP 能快速处理大数据集，并且通常可以揭示t-SNE所无法显示的全局数据结构。
二、多维缩放（MDS）
多维缩放是一种根据数据点之间距离的相似性，将高维数据映射到低维空间的方法。重点在于保持原始数据空间中点与点之间的距离。
传统MDS
传统的MDS关注于计算点与点之间的欧几里德距离，然后在低维空间中尽可能地保持这些距离。该方法等同于把高维空间中对象的相似度或不相似度转换为几何空间中的距离。
非度量MDS
非度量MDS更关心数据中的等级结构而不是距离的绝对值。它主要用于处理非欧几里德距离和其他形式的相似性或不相似性测量，适用于保留高维数据的顺序结构。
三、平行坐标
平行坐标是一种允许用户同时查看多维数据集所有特征的方法。在这种方法中，每个垂直轴代表数据集中的一个维度。
数据表示
平行坐标中，一个数据点由穿过垂直轴（代表每个维度）的线段表示，每个轴上的位置对应该维度的值。通过这种方式，多维数据点被转换为二维平面上的线。
数据分析
使用平行坐标时，可以通过检视线的趋势和交叉模式来探索数据的聚类情况和异常值。此外，可以调整轴的排序或缩放，以检验不同特征间的关系及其对群集形成的影响。
四、雷达图
雷达图通过围绕中心点展开的轴来表示多维度数据。每个轴代表一个属性，属性的值由轴上的点表示，相邻点连接形成多边形。
可比性强化
在雷达图中，通过将各个维度的数值尺度标准化，可以更容易地比较不同数据点或数据集之间的特征。特别适合用于展示具有相同属性但不同值的多个项目或案例。
模式识别
雷达图使得用户能够快速识别数据中某些特定的模式或属性集合。这对于比较小型数据集中的项目时特别有效，能够迅速指出数据的极值或趋势。
五、高维散点图矩阵
散点图矩阵是通过创建散点图的格网来查看每对维度间的关系，有时也被称为成对的散点图。
单变量和双变量分析
在散点图矩阵中，对角线上通常放置单变量的分布图，而矩阵的其他部分则显示变量间的二维散点图。这种安排可以同时观察单变量分布和变量之间的双变量关系。
交互分析
交互功能加强了散点图矩阵的数据分析能力，例如通过选择某个散点图中的数据点，能够在矩阵中的所有其他散点图上突出相同的数据点，这对于发现多维空间中的模式非常有用。
结论
执行高维数据可视化时，通常需要对数据有深入理解，并且选取合适的可视化技术。结合降维技术和高级可视化方法，可以将复杂数据转换为更易于人类理解和分析的视觉表现形式。有效的高维数据可视化可以揭示数据的内在结构、模式和异常情况，是数据科学和机器学习领域不可或缺的一部分。通过掌握上述技术，可以将不可视的高维数据世界转换为直观的、可以操作的图形，从而为数据探索和决策提供支持。
相关问答FAQs：
什么是高维数据可视化，以及为什么它很重要？
高维数据可视化是一种将高维数据转化为可视化图形的方法，以便更好地理解和分析数据。在现实世界中，很多数据具有高维性，即包含大量的特征或维度。然而，人类的视觉系统对于高维数据很难直接理解和分析，这就产生了高维数据可视化的需求。
有哪些常见的高维数据可视化方法？
一种常见的高维数据可视化方法是降维，即通过将高维数据映射到低维空间来进行可视化。其中一种常用的降维技术是主成分分析（PCA），它通过线性变换将高维数据映射到较少的维度，并保留数据中最重要的信息。另一种方法是 t-SNE，它是一种非线性降维方法，可以更好地保留数据中的局部关系。
除了降维之外，还有一些其他的高维数据可视化方法，如并行坐标轴、矩阵散点图和平行坐标轴等。这些方法都有各自的优势和适用范围，可以根据具体情况选择合适的方法进行数据可视化。
如何选择适合的高维数据可视化方法？
选择适合的高维数据可视化方法需要考虑多个因素。首先，需要考虑数据的性质，例如数据中是否存在线性关系或非线性关系，数据的分布情况等。不同的可视化方法对数据的性质有不同的要求。
其次，需要考虑可视化的目的。是为了探索数据的结构和模式，还是为了展示数据的特点和趋势？不同的目的可能需要不同的可视化方法。
此外，还要考虑数据的维度和数量。某些可视化方法在处理高维数据时表现更好，而某些方法则适用于较低维度的数据。还要考虑计算效率和结果的解释性等因素。
综上所述，选择适合的高维数据可视化方法需要综合考虑数据的性质、可视化目的、数据的维度和数量等因素，以及根据具体情况灵活选择合适的方法。
