在 2D 可视化中分散点答案

【问题标题】：Disperse points in a 2D visualisation在 2D 可视化中分散点
【发布时间】：2012-03-14 03:45:23
【问题描述】：

我有一组像这样的点（我使用 R 聚类）：

180.06576696, 192.64378568
180.11529253999998, 192.62311824
180.12106092, 191.78020965999997
180.15299478, 192.56909828000002
180.2260287, 192.55455869999997

这些点分散在一个中心点或质心周围。

问题是这些点非常靠近，因此很难看到。

那么，如何将点分开，以便更清楚地区分每个点？

谢谢，

【问题讨论】：

由于这不是关于cluster-analysis 的问题，我已将其重新标记为data-visualization。对于 2D 数据，重新缩放似乎是可行的方法。考虑一个可以可视化重叠点的可视化。
酷。谢谢您的帮助。我添加了一个赏金，所以手指交叉。一个问题，我会更好地将这个问题发布在交叉验证上吗？
并非如此，因为它更多地是关于可视化而不是任何统计方法。但对我来说，您想要达到什么目标或尝试过什么并不完全清楚。
好酷。我会改写这个问题。
为什么简单的缩放是不够的？您想在哪里可视化这些点？

标签： r visualization cluster-analysis data-visualization points

【解决方案1】：

也许我在这里忽略了一些复杂性，但是...乘以 10？

编辑

假设您上面列出的数据是笛卡尔 (x,y) 坐标对，您可以使用 Google Charts 将它们可视化为散点图。我已将您的数据四舍五入到小数点后 3 位，因为 Google 图表似乎无法处理比这更高的精度。

我不知道你的中心点的坐标。在上图中，我假设它位于附近而不是 (0,0)。如果它位于 (0,0)，那么我想如果没有某种“放大”功能、缩放数据或非常大的屏幕，将很难一次可视化所有数据。

【讨论】：

感谢@Segphault，这有帮助，但我认为我必须找到每个点与质心的距离，将每个点定位在质心周围的圆中，然后增加距离直到这些点可见. +1 回答。
另外，我需要重写问题，它不是很好解释。

【解决方案2】：

slotishtype，不进入代码，我认为您首先需要添加以下调整参数以供可视化代码使用。

给定一个x by y显示框，用输入参数[0.0到1.0]填充整个框...

重叠：允许点重叠
完整性：显示所有数据点的重要性
centroid_display：在同一输出中看到 centroid 的重要性

这些产生依赖参数

scale：显示距离与数值距离的比值

你需要代码来

像你说的那样计算到质心的距离，
以及数据点之间的距离，影响基于选择输入参数的输出。

我从 GraphViz dot manual 的基础知识中获得灵感。查看第 12 页的“绘图方向、大小和间距”。

【讨论】：