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藤代一成 高橋成雄 渡辺一帆 Hsiang-Yun WU
乱雑な多次元データを，見やすく，効率的に整理
スパースモデリングにより抽出されたデータの10数から数十次元の説明変数を更に二，三，四次元にまで圧縮し，情報可視化を用いて所与の問題を記述するデータの挙動を視覚的に理解可能にする基盤技術について解説する．代表的な多次元情報可視化技法の一つである平行座標系表示を採り上げ，その視覚解析能力をスケーラブルにするために，グラフスペクトル解析に基づく軸縮約と非対称バイクラスタリングに基づく部分空間探索を紹介し，同一の実データへの適用例を通じて，双方の利害得失について論じる．