시각적 데이터 마이닝은 데이터 및 지식 시각화 방법을 사용하여 방대한 데이터 세트에서 암시적이고 유익한 지식을 찾습니다. 인간의 시각 시스템은 눈과 뇌에 의해 관리되며, 그 중 후자는 거대한 지식 기반을 포함하는 동적이고 대체로 병렬 처리 및 추론 엔진으로 생각할 수 있습니다.
시각적 데이터 마이닝은 데이터 시각화 및 데이터 마이닝과 같은 두 가지 분야의 통합으로 간주될 수 있습니다. 또한 컴퓨터 그래픽, 멀티미디어 시스템, 인간 컴퓨터 상호 작용, 패턴 식별 및 고성능 컴퓨팅과 관련될 수 있습니다.
일반적으로 데이터 시각화 및 데이터 마이닝은 다음과 같은 방식으로 통합될 수 있습니다. -
데이터 시각화 − 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스의 데이터는 여러 수준의 세분성 또는 추상화 또는 속성 또는 차원의 여러 조합으로 간주될 수 있습니다. 데이터는 상자 그림, 3차원 큐브, 데이터 분포 차트, 곡선, 표면, 링크 그래프 등을 포함한 여러 시각적 형태로 표시될 수 있습니다.
데이터 마이닝 결과 시각화 − 데이터 마이닝 결과의 시각화는 데이터 마이닝에서 얻은 결과 또는 지식을 시각적 형태로 표현하는 것입니다. 이러한 형식에는 산점도 및 상자 그림(기술적 데이터 마이닝에서 획득), 결정 트리, 연관 규칙, 클러스터, 이상값, 일반화된 규칙 등이 포함될 수 있습니다.
데이터 마이닝 프로세스 시각화 − 이러한 종류의 시각화는 데이터 마이닝의 여러 프로세스를 시각적 형태로 표시하므로 사용자는 데이터가 어떻게 파생되고 어떤 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스에서 추출되는지, 선택한 데이터가 정리, 통합, 전처리 및 마이닝되는 방법을 볼 수 있습니다. 또한 데이터 마이닝을 위해 선택한 접근 방식, 결과가 저장되는 위치 및 고려 방법도 표시할 수 있습니다.
대화형 시각적 데이터 마이닝 − 대화형 시각적 데이터 마이닝에서 데이터 마이닝 프로세스에서 시각화 도구를 사용하여 사용자가 지능적인 데이터 마이닝 결정을 내릴 수 있도록 할 수 있습니다. 예를 들어, 속성 그룹의 데이터 분포는 컬러 섹터를 사용하여 표시할 수 있습니다(여기서 전체 공간은 원으로 정의됨). 이 디스플레이는 사용자가 분류를 위해 어떤 섹터를 먼저 선택해야 하는지와 이 섹터에 가장 적합한 분할 지점을 결정할 수 있도록 지원합니다.
오디오 데이터 마이닝에는 데이터 패턴 또는 데이터 마이닝 결과의 기능을 나타내는 오디오 신호가 필요합니다. 시각적 데이터 마이닝은 그래픽 디스플레이를 사용하여 흥미로운 패턴을 공개할 수 있지만 사용자는 패턴을 보고 그 안에 있는 흥미롭거나 새로운 특성을 인식하는 데 집중해야 합니다.
패턴을 소리와 음악으로 바꿀 수 있다면 그림을 보는 것이 아니라 음높이, 리듬, 선율, 멜로디를 듣고 흥미롭거나 특이한 것을 인식할 수 있습니다. 이것은 시각적 집중의 다양한 부담을 덜어주고 시각적 마이닝보다 더 편안합니다. 따라서 오디오 데이터 마이닝은 시각적 마이닝에 대한 흥미로운 대응입니다.