基于正方化算法的树图生成方法研究

在对正方化算法分析的基础上,提出双向正方化算法,并通过模拟实验,验证了双向正方化算法在改进原算法平均长宽比方面的优越性,并具有更好的稳定性。

基于树图双向正方化算法的实验研究

在对树图生成算法理论研究的基础上,开发一个结合多种主要树图生成算法的树图原型。结合用户的反馈意见,对双向正方化算法和其他几种算法进行分析和比较,并对双向正方化算法的部分缺陷提出了一些解决方法。

分块排序的正方化树图布局算法

针对正方化树图布局算法中乱序和稳定性差的问题,提出分块排序的正方化算法Squarified-SP.首先根据待绘制矩形区域的长宽比和用户允许乱序的矩形个数将原始数据集划分为多个子集;再根据各数据元素的权值,采用权值均分的原则按顺序依次将其归并到相应的子集,形成对应的多个矩形子块;最后,在子块内采用正方化自适应的算法排列各元素.与原始正方化算法进行比较分析的实验结果表明,该算法在维持长宽比的基础上,保持了块间元素的顺序且提高了树图布局的稳定性,适用于对含有顺序信息的大规模层次数据的可视化.

均值二分法分块排序的正方化树图布局算法

结合双向正方化布局思想,提出基于均值二分法快速分块排序的正方化树图布局算法.算法使用混乱阈值和均值二分法分割原始数据集,根据数据子集权值之和的比例关系对初始矩形进行分割,在每个矩形子块内用结合长边摆放策略的正方化自适应算法排列对应的数据子集中的元素.与前面2种算法进行比较的结果表明,文中算法能够有效地减少数据集分割和排序时间,解决Squarified-SP算法分割数据集存在的多种可能性问题,同时保证整个数据集一定的顺序性且提高了数据布局的稳定性.

对树图生成算法的比较研究

通过对树图生成算法的分析比较,得到各种树图生成算法的优劣性,从而可根据数据集合的特征和用户对可视化效果的不同要求,来选择算法或将几种算法结合使用。