Interactive Exploration of Large Dendrograms with Prototypes
Interactive Exploration of Large Dendrograms with Prototypes
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大型树状图与原型的交互式探索
DOI：
10.1080/00031305.2022.2087734
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Bien, Jacob
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kaplan, Andee;Bien, Jacob
层次聚类是用于识别和探索数据集中可能存在的底层结构的标准方法之一。学生展示的例子中，树状图，层次聚类的视觉表示，揭示了一个清晰的聚类结构。然而，在实践中，数据分析师今天经常遇到的数据集，其大规模破坏了树状图作为可视化工具的有用性。密集的树枝掩盖了结构，重叠的标签是不可能阅读的。在这篇文章中，我们提出了一个新的工作流程，通过R包执行层次聚类称为protoshiny，旨在恢复层次聚类作为一个有效的和多功能的可视化工具，它以前的作用。我们的建议利用交互性，并结合使用具有代表性的数据点（称为原型）标记树状图中的内部节点的能力。在介绍了工作流程后，我们提供了三个案例研究来证明其实用性。
Hierarchical clustering is one of the standard methods taught for identifying and exploring the underlying structures that may be present within a dataset. Students are shown examples in which the dendrogram, a visual representation of the hierarchical clustering, reveals a clear clustering structure. However, in practice, data analysts today frequently encounter datasets whose large scale undermines the usefulness of the dendrogram as a visualization tool. Densely packed branches obscure structure, and overlapping labels are impossible to read. In this article we present a new workflow for performing hierarchical clustering via the R package called protoshiny that aims to restore hierarchical clustering to its former role of being an effective and versatile visualization tool. Our proposal leverages interactivity combined with the ability to label internal nodes in a dendrogram with a representative data point (called aprototype). After presenting the workflow, we provide three case studies to demonstrate its utility.
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