Dynamisches Sampling zur Visuellen Exploration von Großen Dicht-Besetzten Matrizen

In dieser Bachelorarbeit präsentiere ich eine Technik, die die visuelle Exploration von großen dicht-besetzten Ähnlichkeitsmatrizen ermöglicht. Sie erlaubt den Vergleich mehrerer Dimensionen eines multivariaten Datensatzes. Für die Visualisierung werden die Daten durch Sampling reduziert. Die Zugriffszeit auf einzelne Elemente ist mit steigender Matrixgröße ein immer größer werdendes Problem. Ich untersuche verschiedene Datenbankmanagementsysteme und vergleiche die Zugriffszeiten bei verschiedenen Problemgrößen. Die Visualisierung reagiert auf Interaktion des Benutzers und ermöglicht den Fokus auf bestimmte Bereiche innerhalb der Daten. Dafür werden die Daten nach Benutzerinteresse gefiltert und die Visualisierung mit Subsamples der gefilterten Daten verfeinert. Der Kontext bleibt bei diesem Prozess erhalten. Der Fokus ermöglicht die Entdeckung von Zusammenhängen, die sonst im Verborgenen bleiben