Scagnostics - IWR

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Pargnostics – Optimierung ● ● ● ● Um nun eine möglichst gute Achsensortierung zu finden, wird ein Optimierungsalgorithmus verwendet. Im Paper wird hierzu ein Branch-and-Bound Ansatz verwendet. Hierzu benötigen wir eine Zielfunktion, die optimiert werden sol. Die Zielfunktion wird vom Nutzer spezifiziert und setzt sich aus einer Kombination der möglichen Maße zusammen. Jede Achsenkombination erhält nun bezüglich dieser Kombination eine Güte, welche in einer Matrix gespeichert wird. Grundidee Branch-and-Bound: Mögliche Anordnungen für die paralelen Koordinaten werden als Baum dargestelt. Der Algorithmus testet nun verschiedene Wege und verwirft wenigversprechende Bereiche. Als Schätzer für die Güte werden hierbei die vorberechneten Maße verwendet. Häufig wird hier einfach die Achse genommen, die den nächsten Abstand minimiert. Es werden nicht ale Permutationen durchgerechnet, so das eine gute Laufzeit ereicht wird. Grundlagen SciVis – 4.2 Multivariate Daten 58
Pargnostics – Weine Grundlagen SciVis – 4.2 Multivariate Daten 59
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4.2 Skalardaten - Multivariate Date
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Inhaltsverzeichnis 4.Skalardaten 1.
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Kleine Vielfache (Smal Multiples) [
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