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visualcomplexity.com | A visual exploration on mapping complex networks
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iv.xight.org - 情報視覚化
■ Information Visualization の用途 情報検索 データ解析 プログラムデバッグ ■ Information Visualization に必要な技法 必要なものだけ表示する技法 画面の表示可能領域に制限 情報を選択的に表示 ズーミング手法・フィルタリング手法・重要度計算手法・画面を歪ませて表示する手法 e.t.c. 全体と詳細を同時に見る技法 全体を概観しながら詳細も見ることが可能 ズーミングの応用 抽象データの画面へのマッピング技法 表示すべきデータがユーザ操作により変化 表示すべき情報をどのような位置，形，色で表示するか グラフの自動配置手法・階層構造の表示手法 e.t.c. 自動レイアウト技法 重なりがちゃんと見えるように グラフの自動配置手法の一つ？ インタラクション技法 直接操作によって画面を移動・拡大させたり，条件を変更して動的検索を行ったりする手法
ビジュアライジング・データ
手軽で強力なプログラミング環境「Processing」を用いた情報視覚化技術についての解説書。地図情報・階層ファイルシステム・リスト・グラフ構造・時系列データなど、さまざまなデータの収集・解析手法から対話的な視覚化手法・プログラミングテクニックまでを豊富な実例を用いて詳しく解説しています。EclipseなどのJava開発環境や、ActionScriptを利用した視覚化手法についてもカバーしています。情報視覚化に興味のある幅広い読者にとって役に立つでしょう。 ビジュアライジング・データで言及されている書籍の本棚 。 原著者によるサポートページ サンプルファイルのダウンロード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合があります
具体例で学ぶ！情報可視化のテクニック 記事一覧 | gihyo.jp
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櫻田潤 | インフォグラフィック・エディター
ビジュアルの力で世界を丸くする。 地球の形状が「丸い」のは、そこで暮らす僕たちにひとつの「ビジョン」を指し示しています。地球の形と同じように、世界で起こっていることのすべてが丸く収まっていれば良いのですが、現実は違います。 大小いろいろな規模の摩擦がいたるところに発生し、繰り返されます。その解決に必要なのは、お互いの「考え」や「価値観」「立場」、「状況」「状態」を示し、認め合うことです。そのために、「ビジュアル」の力を活用していきます。
Modern Information Retrieval
Modern Information Retrieval Chapter 10: User Interfaces and Visualization - by Marti Hearst Next: 1. User Interfaces and Up: Contents of the book 1. User Interfaces and Visualization 1. Introduction 2. Human-Computer Interaction 1. Design Principles 2. The Role of Visualization 3. Evaluating Interactive Systems 3. The Information Access Process 1. Models of Interaction 2. Non-Search Parts of the
ggplot. had.co.nz
ggplot An implementation of the grammar of graphics in R. Check out the documentation for ggplot2 - the next generation ggplot is an implementation of the grammar of graphics in R. It combines the advantages of both base and lattice graphics: conditioning and shared axes are handled automatically, while maintaining the ability to build up a plot step by step from multiple data sources. It also
クラスタリングの定番アルゴリズム「K-means法」をビジュアライズしてみた - てっく煮ブログ
集合知プログラミング を読んでいたら、K-means 法（K平均法）の説明が出てきました。K-means 法はクラスタリングを行うための定番のアルゴリズムらしいです。存在は知っていたんだけどいまいちピンときていなかったので、動作を理解するためにサンプルを作ってみました。クリックすると１ステップずつ動かすことができます。クラスタの数や点の数を変更して、RESET を押すと好きなパラメータで試すことができます。こうやって１ステップずつ確認しながら動かしてみると、意外に単純な仕組みなのが実感できました。K-means 法とはK平均法 - Wikipedia に詳しく書いてあるけど、もうすこしザックリと書くとこんなイメージになります。各点にランダムにクラスタを割り当てるクラスタの重心を計算する。点のクラスタを、一番近い重心のクラスタに変更する変化がなければ終了。変化がある限りは 2. に戻る。これ
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