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Dados multivariados matriz_dispersao - Coggle Diagram

- - - - Consumo
      - Velocidade
      - Capacidade
      - Custo do seguro
      - Custo de manutenção
      - Taxa de satisfação dos clientes
      - Preço
    - - Combinação dos itens de acordo com sua similaridade
      - Itens que são excepcionais
      - Itens que são mais parecidos
      - Tipo de veículo que é mais apropriado para cada tipo de consumidos
- - - - Cada linha é um objeto
      - Gráficos densos e complexos
      - Padrões Visuais
        
        Concentração em alguma faixa de valor
        
        Exceções
        
        Comparação com o objeto próximo: valor maior, menor ou igual
      - Interação é sempre interessante, pois permite uma análise mais profunda
      - Variações
        
        combinação com o histograma do atributo em cada coluna
        
        representação da mediana e quartis ao invés de todas as linhas
        
        Outras variações com curvas suavizadas, radial, 3D não são muito interessantes
      - Cada coluna é uma variável
      - A conexão entre as colunas revela o padrão multivariado
  - - - Pontos próximos são semelhantes em termos de atributos
      - Eixos multidimensionais projetados em um plano 2D.
        
        Pode-se aplicar deformações aos comprimentos dos eixos atribuindo maior ou menor ênfase a estes
        
        Os eixos são distribuídos radialmente em um
        círculo separados por ângulos iguais inicialmente
  - - - É difícil distinguir uma grande variedade de cores
      - Percepção de quantidade através de cores é imprecisa
      - Preto não é uma boa cor para representar médias
      - Daltonismo
    - - Diferentes instâncias são representadas em linhas
      - Cada coluna representa uma variável
- - - - Formato da cabeça: tipo sanguíneo
        
        Largura do tronco: IMC
        
        Posição dos braços: batimentos cardíacos
        
        Posição das pernas: taxa de açúcar
        
        Cor: temperatura comporal
    - - capacidade humana de reconhecer similaridade entre faces (fisionomia)
  - - - Técnicas de redução de dimensionalidade são úteis para desenhar os objetos multivariados em um espaço 2D
        
        MDS (Dimensionamento multidimensional)
        
        SVD (Decomposição por valor singular) ou
        
        PCA (Análise de componentes principais)
  - - - Tamanho
        
        Pequeno
        
        Médio
        
        Grande
      - Densidade
        
        Esparso
        
        Denso
        
        Muito Denso
      - Formato
        
        Regular
        
        Irregular
        
        Randômico
- - - - Os pixels são coloridos de acordo com os atributos reais de cada item
      - Normalmente são interessantes quando algum atributo
        propicia uma ordenação natural dos itens
      - Fazer o preenchimento da imagem seguindo as curvas
        de Hilbert, Peano, Gosper
        
        Colocam no espaço 2d coisas próximas
    - - Tem uma valor de referência para os atributo
      - As cores representam a diferença entre os valores da consulta de de cada item representado
  - - - Representar os pixels em formas
        circulares