公开(公告)号：CN113095427B

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202110441933.4

申请日：2021-04-23

Applicant: 中南大学

Inventor： 奎晓燕 ,  吕慧豪 ,  夏佳志 ,  詹亦凡 ,  郭克华

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/77

Abstract: 本发明公开了一种基于用户指导的高维数据分析方法，包括获取原始的高维数据；将原始的高维数据在散点图上进行投影，扩展数据特征空间并对若干数据点在扩展特征空间上的值进行设置；对原始数据特征进行矩阵分解得到原始数据的分解模型；对扩展的特征空间进行填充；结合原始数据特征和扩展的数据特征进行高维数据的可视化分析。本发明还公开了一种包括了所述基于用户指导的高维数据分析方法的人脸数据分析方法。本发明方法能够将用户对有限数据点的知识扩充到所有数据点上，并且能够帮助用户进行高维数据探索的基于用户知识指导，而且可靠性高，实用性好。

公开(公告)号：CN113095427A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110441933.4

申请日：2021-04-23

Applicant: 中南大学

Inventor： 奎晓燕 ,  吕慧豪 ,  夏佳志 ,  詹亦凡 ,  郭克华

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于用户指导的高维数据分析方法，包括获取原始的高维数据；将原始的高维数据在散点图上进行投影，扩展数据特征空间并对若干数据点在扩展特征空间上的值进行设置；对原始数据特征进行矩阵分解得到原始数据的分解模型；对扩展的特征空间进行填充；结合原始数据特征和扩展的数据特征进行高维数据的可视化分析。本发明还公开了一种包括了所述基于用户指导的高维数据分析方法的人脸数据分析方法。本发明方法能够将用户对有限数据点的知识扩充到所有数据点上，并且能够帮助用户进行高维数据探索的基于用户知识指导，而且可靠性高，实用性好。