选题目的：基于多维数据的可视化，研究如何设计和实现一个高效、直观的多维数据可视化系统。推动多维数据可视化技术的发展，为数据挖掘和分析提供支持，同时提高用户体验和拓展多维数据可视化系统的应用场景。

选题意义：在各个领域，如气象、地理信息系统（GIS）、生物信息学、金融等领域，都需要处理和分析多维数据。多维数据可视化技术能够将高维数据转化为直观的图形信息，帮助用户更容易地理解和分析数据，发现潜在的有用信息。通过对该课题的研究，可以为可视化技术的发展和应用提供有力支持，助力我国在相关领域取得更多突破。

本课题在国内外的研究状况及发展趋势：

  研究状况：多维数据可视化技术是计算机科学、数据挖掘、图形学等多个领域交叉的研究方向，自20世纪90年代以来得到了广泛关注和研究。目前，国内外学者已经提出了一系列多维数据可视化方法和技术，如平行坐标、散点图、多视图协同等。这些方法和技术在处理高维数据集合方面具有一定优势，但仍存在一些不足，如在高维数据展示上的可读性、直观性等方面。

发展趋势：未来多维数据可视化系统将在提高可视化效果、增强用户体验、拓展应用场景等方面取得更多突破，为解决实际问题提供有力支持。同时，跨学科研究和人工智能技术的引入将为多维数据可视化系统的发展带来新的机遇。

主要研究内容：

1、 平行坐标：

   坐标轴相互平行，每个数据点对应一条穿过所有坐标轴的折线。通过观察折线的形状和走势，可以快速了解数据的模式和趋势。

 

2、 基于区域法：

通过各种图表，例如像素图、堆叠图帮助用户更好地理解和分析多个数据系列之间的相互关系和占比情况。

 

3、 基于样本法：

通过星形图及切尔诺夫脸谱图展示多个变量之间的关系，帮助用户更好地理解和分析数据。

 

4、 Small Multiples：

将高维数据的多个视图“以邮票大小”摆放于一个视图中，按一定顺序排列。帮助用户比较和分析不同数据子集之间的差异和模式，适用于显示时间序列、多个类别或维度的数据等。

 

5、 数据交互：

    通过散点图来展示两组数据之间的相互关系，是一种简单而有效的数据可视化工具。

6、 灵活轴线法：

    通过发现数据中的关键轴线和特征点，将高维数据映射到二维或三维空间中进行可视化展示。与传统的降维算法相比，灵活轴线法更注重对数据内在结构的理解和表达，能够更好地保持数据的局部和全局特征。

进度安排：(参考进度)

预计用5个月完成毕业设计，具体安排如下：

2023年12月20日---2024年1月5日：填写任务书；收集、整理论文相关资料；

2024年1月5日---2024年1月30日：查阅资料,在老师的指导下确定毕业设计的功能以及论文的框架结构。

2024年1月30日---2024年2月28日：在老师的指导下进行系统开发，按照设计思路撰写论文。

2024年3月1日---2024年3月25日：通过网络与老师交流，完善设计功能，修改论文初稿，完成论文二稿。

2024年3月25日---2024年4月14日：进一步完善系统，补充修改论文，完成论文三稿。

2024年4月15日---2024年4月25日：申请答辩、准备答辩材料；

2024年4月26日---2024年4月30日：论文答辩。

完成论文的条件、方法及措施：

条件：1、通过指导老师的理论研究，组织文章逻辑等方面指导。

2、通过在图书馆借到相关的参考书籍，此外，还可以通过图书馆的数字资源库查询相关的文献。

3、可靠性强的实际调查。

方法：制定论文提纲；撰写论文初稿；修改和完善；论文格式审查；撰写论文摘要和关键词；附上相关图表和公式

措施：1、定期与导师沟通：及时向导师汇报研究进展，获取导师的指导和建议。

2、保持良好的学术素养：遵守学术道德，尊重他人成果，避免抄袭和剽窃。

3、预留充足的时间进行修改和完善：在论文完成后，留出一定时间对论文进行仔细审查和修改。

4、关注论文写作技巧：学习论文写作技巧，提高论文质量和表达水平。

5、提前准备论文材料：提前收集和整理论文所需的材料，确保论文写作的顺利进行。