Análisis visual de datos multidimensionales
- Autores
- Ganuza, María Luján; Antonini, Antonela; Luque, Leandro; Selzer, Matías Nicolás; Larrea, Martín Leonardo; Tanzola, Juan E.; Asiain, Lucía; Ferracutti, Gabriela; Gargiulo, Florencia; Bjerg, Ernesto A.; Castro, Silvia Mabel
- Año de publicación
- 2024
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La representación visual de datos altamente dimensionales facilita la comprensión y el análisis de las complejas relaciones entre múltiples características en un espacio multidimensional. A medida que aumenta la dimensionalidad de los datos, la visualización se vuelve más desafiante, ya que los espacios multidimensionales son difíciles de comprender y su representación visual requiere considerar numerosas variables y sus interrelaciones. Existen métodos de visualización para datos multidimensionales, pero aún enfrentan desafíos como la pérdida de información y la oclusión. Se necesita un progreso en la creación de métodos de descubrimiento visual más escalables y efectivos. En este contexto, nos enfocamos en mejorar las técnicas de visualización para datos multidimensionales con y sin pérdida de información. Además, proponemos la evaluación de las técnicas propuestas mediante métodos de seguimiento ocular.
Red de Universidades con Carreras en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
análisis visual de datos multidimensionales
visualización de datos
visualización sin pérdida de información - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/179649
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