软件学报

作者：赵颖，秀昱宏，唐涛，文陈飞宇，陈晓慧，尤旸，周芳芳

单位：赵颖，中南大学 计算机学院, 湖南 长沙 41008311,秀昱宏，中南大学 计算机学院, 湖南 长沙 41008302,唐涛，中南大学 计算机学院, 湖南 长沙 41008303,文陈飞宇，中南大学 计算机学院, 湖南 长沙 41008304,陈晓慧，信息工程大学 数据与目标工程学院, 河南 郑州 45000205,尤旸，明略科技集团, 北京 10002006,周芳芳，中南大学 计算机学院, 湖南 长沙 41008307

关键词：可视化;可视分析;散点图;高维数据;降维投影;去重叠

基金：国家重点研发计划（2018YFB1700403）；国家自然科学基金（61872388，62072470）

散点图中数据点重叠现象会严重影响可视分析效率.现有散点图去重叠算法主要通过调整部分数据点的位置来完全去除重叠，但普遍存在画布面积增长、轮廓保持不自然、迭代时间较长等问题.认为完全去除重叠是非必须的，通过实验发现：用户能够在散点图有轻微重叠的情况下，快速、准确地完成数据点选取和区域密度估计等可视分析任务.因此，提出了一个非完全的散点图去重叠算法，该算法通过结合虚拟点临时占位、Voronoi网格划分、数据点选择性移动和重叠率快速计算等方法，实现分布紧凑、轮廓自然、高效迭代的散点图去重叠效果.通过客观实验和主观实验评估了算法性能.实验结果表明，该算法在移动距离、面积增长、形状保持、正交顺序、邻域保持这5个客观指标和形状相似性、类簇稳定性这2个主观指标上都优于现有算法.

来源：2023年第2期

《软件学报》期刊编辑部

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