Map-in-parallel-coordinates plot (MPCP): estudios de campo sobre el análisis de datos geográficos de alta dimensionalidad
Autores: Liu, Jia; Wan, Gang; Jia, Yutong; Liu, Wei; Xie, Zhuli; Su, Zhijuan; Li, Chu; Peng, Siqing
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Map-in-parallel-coordinates plot (MPCP): estudios de campo sobre el análisis de datos geográficos de alta dimensionalidad
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Datos de alta dimensión digitalizados
Atributos de coordenadas de ubicación geográfica
Latitud
Longitud
Gráfico de mapa en coordenadas paralelas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 45
Citaciones: Sin citaciones
A medida que el mundo se ha digitalizado cada vez más en los últimos años, se han acumulado y difundido datos de alta dimensión con atributos de coordenadas de ubicación geográfica, principalmente referidos a latitud y longitud, a muchas disciplinas. Es desafiante analizar dichos datos. El gráfico de mapas en coordenadas paralelas (MPCP) es un método de análisis visual incorporado que puede expresar, filtrar y resaltar datos geográficos de alta dimensión para facilitar la exploración y comprensión de los datos. En este documento, el MPCP fue sometido a una serie de estudios de prueba de campo para verificar su aplicabilidad, adaptabilidad y alta eficacia en el mundo real. Los resultados de la evaluación fueron positivos, lo que proporciona una prueba razonable y nuevas perspectivas sobre los beneficios de usar MPCP para analizar visualmente conjuntos de datos geográficos de alta dimensión.
Descripción
A medida que el mundo se ha digitalizado cada vez más en los últimos años, se han acumulado y difundido datos de alta dimensión con atributos de coordenadas de ubicación geográfica, principalmente referidos a latitud y longitud, a muchas disciplinas. Es desafiante analizar dichos datos. El gráfico de mapas en coordenadas paralelas (MPCP) es un método de análisis visual incorporado que puede expresar, filtrar y resaltar datos geográficos de alta dimensión para facilitar la exploración y comprensión de los datos. En este documento, el MPCP fue sometido a una serie de estudios de prueba de campo para verificar su aplicabilidad, adaptabilidad y alta eficacia en el mundo real. Los resultados de la evaluación fueron positivos, lo que proporciona una prueba razonable y nuevas perspectivas sobre los beneficios de usar MPCP para analizar visualmente conjuntos de datos geográficos de alta dimensión.