[发明专利]一种用于人工智能数据分析的大数据高保真可视化方法

摘要

本发明公开了一种用于人工智能数据分析的大数据高保真可视化方法。针对大数据量、高维度的向量型数据集提供可视化高保真展示，在人工智能领域中用于分析数据的内部规律与数据特征。为了保证分析效果的准确性，本发明引入了高保真可视化技术，该技术在保留了原始数据可视化特征的基础上缩减了实际可视化的操作数据规模，使可视化平台既能易于操作、高效运行，又能准确还原原始数据效果。本发明通过引入基于频数分布的高保真双向抽样算法来实现这样的可视化技术，从而使高维度大数据的可视化在较低配置的通用硬件平台上得以有效实施。本发明属于人工智能和数据科学领域。

主权项

1.一种用于人工智能数据分析的大数据高保真可视化方法，其特征在于针对大数据量、高维度的向量型数据集引入了基于频数分布的双向抽样算法，保证在设定分辨率下的可视化图形与原始数据一致，即原始大数据能获得高保真的展示；所述的双向抽样算法是指，对于数据行方向采用了保持相对子空间的高保真抽样算法，对于维度方向采用了粘滞邻域极值的高保真抽样算法；详细步骤为：/n1-1)、数据行方向的保持相对子区间高保真抽样算法：针对当前分辨率，对可视化图形中任意一个可分辨子空间，保持其相对的数据比例，从而使空间中的数据疏密程度与原始数据一致；/n1-2)、维度方向的粘滞邻域极值高保真抽样算法：针对当前分辨率，对可视化图形中任意一个采样点的可分辨邻域，粘滞其图形边界极值，从而保持可视化的视觉效果与原始数据一致；/n1-3)、可视化渲染：对步骤1-1)、1-2)的抽样结果在对应分辨率条件下渲染，渲染效果和原始数据的直接渲染一致，而渲染效率可得到大幅度增强。/n