大数据可视化：实验七 高维非空间数据可视化

实验内容

• 导入数据集（Mnist）, 分别利用线性的多维尺度分析（MDS）方法和非线性的ISOMAP（等距映射），LLE（局部线性嵌入），t-SNE（随机邻域嵌套）算法绘制关于784维的image数据变换展示（数据降维）四个图。
• 导入数据集（iris.csv），绘制关于以sepal.width作为变量的基于点方法的多数据系列 矩阵散点图，一个图。
• 利用函数导入lotnine.data 中数据集mtcars，利用SCiPy包中的dendrogram（)函数绘制基于线方法的横向树形图，一个图。
• 利用函数导入bokeh的数据集bokeh.sampledata.les_mis ，利用bokeh绘制基于区域方法的色块图，一个图。

实验结果

Mnist 数据变换展示

线性的多维尺度分析（MDS）

非线性的ISOMAP（等距映射）

LLE（局部线性嵌入）

t-SNE（随机邻域嵌套）算法

矩阵散点图

单数据系列

多数据系列

树形图

横向树形图

纵向树形图

色块图