高维可视化

Databionic ESOM 工具了一个棒的紧急自组织图（ESOM），适合用来做高维数据的可视化、聚类和分类工作。你可以通过交互或者自动化的方式进行这些任务，使用起来蛮方便的，尤其是在数据挖掘的场景中。它的功能挺强的，能够各种复杂的任务，适合各种需求的开发者。不管你是想要做数据、模式识别，还是一些高级的机器学习工作，ESOM 都能大的。哦，最棒的是，它是开源的，完全可以自由使用和修改，挺适合用来做一些定制化的开发。如果你有高维数据需求，建议你试试这个工具，应该会有不错的收获。

利用 MATLAB 构建三维可视化，探索复杂数据集的空间关系。

利用降维技术进行高维数据的可视化是当前数据科学研究中的重要课题。该方法不仅有助于提高数据的可理解性，还能为复杂数据模式的发现提供新的视角。

可视化运维的 Cloudera Manager，用过的朋友都说香。大数据集群的部署、配置、监控，几乎全流程都能接手，尤其适合企业场景，自动化程度高，操作也直观。 CDH 环境的部署太琐碎？用Cloudera Manager就轻松多了，自动化安装、配置同步、服务启停全搞定。而且 UI 做得不错，界面清爽，响应也快。 服务端 + Agent 架构挺经典的。服务端负责控制逻辑，Agent 部署在每台机器上，干活的主力就是它。中间还串了个数据库，用来存配置和监控数据，推荐你分离部署，方便扩展。 集群的事儿，最怕的就是出问题找不到原因。Cloudera Manager 的监控功能挺强，HDFS、MapR

原图像的三维可视化效果，配上顶帽变换和对比度拉伸的，视觉上更立体也更清晰。整个教程用的是MATLAB，对图像做了分步骤演示，挺适合刚入门或者想优化图像视觉呈现的你。 图像的三维可视化，其实就是让图像不只是平面展示，通过像素灰度当作高度来创建一个3D 效果图。你可以清楚地看到图像的高低起伏，哪块细节多、哪块信息少，一目了然。 教程里用到了形态学顶帽变换，这个操作蛮适合提取图像中亮的细节，比如血管、细线条什么的。变换之后，图像的结构会更突出，再做对比度拉伸，亮的更亮、暗的更暗，细节也就跟着出来了。 代码方面写得还挺清晰，都是标准的 MATLAB 写法，比如对三维可视化用的是mesh函数，变换部分用

Matlab中的专有技术保护可保护程序中的块（OB、FC）和全局数据块，防止未经授权访问。输入密码后可限制对块的访问，密码可防止块被未经授权的读取或篡改。可读数据受专有技术保护的块仅可读取以下数据：- 块标题、注释和属性- 块参数- 程序调用结构- 不带使用点信息的全局变量其他操作受专有技术保护的块可执行以下操作：- 复制、删除- 在程序中调用- 在线/离线比较限制- 受保护的全局数据块不可用- 无密码用户可读取但不可修改受保护的全局数据块- 受保护的Array数据块不可用

可视化是理解和分享数据洞察力的重要工具。恰当的可视化可以帮助表达核心思想或开启探索空间；它可以让世界对数据集进行讨论或分享见解。

通过对高维数据可视化方法的系统研究，提出了一种新的基于自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）的算法。为了表现该方法的特点，将其称为三维自组织映射（Three-Dimensional SOM，TDSOM）。它在对高维数据记录集进行SOM分析后，将其投影到三维坐标系中的特定点集上，最终形成三维模型。该模型弥补了传统模型难以清晰准确地展现高维数据的缺陷，并且新模型着重于在一个比二维平面更为广阔的三维立体空间中展现海量数据。使用者通常可以根据当前领域的专业知识在分析模型的基础上得出有意义的模式。新方法可以广泛使用在数据挖掘和模式识别等领域。

表22显示了Matlab实现三维地形可视化的详细步骤和P2.5引脚的控制功能，包括CAPD、DCOR、P2DIR等。

ApacheZeppelin是基于网络的可视化工具，支持数据挖掘和协作。通过ApacheTrafodion的JDBC/ODBC连接，可实现ApacheZeppelin对ApacheTrafodion的可视化功能。ApacheZeppelin的用户可使用不同的执行块/段创建步骤，并组成Notebook工作流。每个段由解释器处理。