[发明专利]用于检测和描述可视化上的可视特性的方法和系统

权利要求书

1.一种用于数据分析的方法，包括：

检测视图空间内的一组数据中的可视特性，包括标识所述视图空间中的潜在数据集群并建议所述潜在数据集群以便探索所检测的特性；

使用数据空间表征所检测的可视特性，包括定义所标识的潜在数据集群的一个或多个特征；

检测所述一组数据的可视化趋势，包括识别集群的形状，将所述形状与趋势类型关联，标识展现所述趋势的一个或多个维度，以及确定所述趋势的强度，其中，采用实际数据值和与直线拟合关联的数据值确定数据集群中的方向趋势；以及

在可视化上覆盖所表征的检测到的特性以便支持交互，所支持的交互包括跨两个或更多集群探索所检测的特性以便比较选定数据。

2.根据权利要求1的方法，其中检测一组数据中的可视特性包括：根据数据点在所述视图空间中的位置，将所述数据点分配给网格单元；针对占用的网格单元计算平均网格单元密度；以及为网格密度大于所述平均网格单元密度的网格单元分配集群标识符。

3.根据权利要求2的方法，其中所述视图空间与所述一组数据中的维度数无关。

4.根据权利要求2的方法，还包括扩展现有集群以便包括相邻网格单元。

5.根据权利要求2的方法，还包括检测所标识的潜在数据集群中的异常值点，包括将所述异常值点与所述集群中的每个维度的所述平均网格单元密度相比较。

6.根据权利要求1的方法，还包括检测由数据点集群和所检测的数据可视化趋势形成的任意形状，其中形状类型定义数据维度之间的关系。

7.根据权利要求2的方法，还包括表征所标识的潜在数据集群，包括获得表示所述一组数据的语义。

8.根据权利要求1的方法，还包括表示所述潜在数据集群的包含趋势和异常值的特征，以及在可视化上覆盖所表示的特征以便解释所检测的特性并提供交互支持，其中所述特征对应于密集集群、范围集群、异常值或趋势。

9.根据权利要求8的方法，还包括与所表示的特征交互，包括在所述可视化中突出显示数据点以及覆盖注释以便解释从数据空间获得的可视特性的语义。

10.一种用于数据分析的方法，包括：

评估视图空间内的一组数据中的可视特性，包括标识所述视图空间中的潜在数据集群并建议所述潜在数据集群以便探索所评估的可视特性；

使用数据空间表征所评估的可视特性，包括定义所标识的潜在数据集群的一个或多个特征；

检测所述一组数据的可视化趋势，包括识别集群的形状，将所述形状与趋势类型关联，标识展现所述趋势的一个或多个维度，以及确定所述趋势的强度，其中，采用实际数据值和与直线拟合关联的数据值确定数据集群中的方向趋势；以及

覆盖所表征的评估的特性以便支持交互，所支持的交互包括跨两个或更多集群探索所检测的特性以便比较选定数据。

11.根据权利要求10的方法，还包括连续评估和表征所述视图空间中的可视特性。

12.根据权利要求11的方法，其中所述可视特性的连续评估和表征响应于与所述一组数据的交互。

13.根据权利要求11的方法，其中可视特性的连续评估和表征更改所述视图空间。

14.根据权利要求13的方法，还包括响应于所述视图空间的所述更改，重新评估所述可视特性。

15.根据权利要求14的方法，其中所述重新评估包括：重复标识所述视图空间中的潜在数据集群以及使用数据空间重新表征所重新评估的可视特性。

16.一种用于数据分析的装置，所述装置包括被配置为执行权利要求1-15中的任一权利要求的步骤的模块。