内容紹介
可視化（ビジュアリゼーション）の難しさとは、選択した方法や結果の説明が、「一般性をもつのか」、「主観によるものなのか」という問題から生じる。たまたま、現象がわかったときに、直感的な判断にしたがって意義が与えられている場合が多いのではないだろうか。本書は、適切な方法・手段で、意味のある可視化を上手に行うための「知的可視化」の最新動向を紹介。可視化の数理を紹介することから始め、パターン化、特徴領域の抽出へ、そして可視化の最適化、可視化行為の分析による知識抽出について説明。知的可視化の利点を従来の可視化と比較して紹介するとともに、Javaクラスライブラリを書籍とリンクしたダウンロードサイトに準備。これからの可視化が向かう方向性を体現。
目次
1 可視化と数理
1．1 サイエンティフィックビジュアリゼーションととインフォメーションビジュアリゼーション
1．2 可視化プロセスから考える知的可視化
1．3 データの補間
1．3．1 代表的な補間法
1．3．2 座標変換
1．3．3 構造型データに対する補間
1．3．4 非構造型データに対する補間
1．3．5 散逸型データに対する補間
1．4 2次データの算出
2 可視化手法
2．1 可視化操作
2．1．1 データの存在位置と接続情報の表示
2．1．2 グラフ表示
2．1．3 等値線表示，等値面表示
2．1．4 等値領域表示
2．1．5 ベクトル表示
2．1．6 点位置探索とスライス
2．1．7 粒子追跡表示
2．2 画素空間を利用した可視化操作
2．2．1 ラスター化
2．2．2 ボリュームレンダリング
2・2・3 画素空間を利用したベタいレ場の可視化（LIC）
2．3 可視化誤差
2・3．1 等値線/等値面/等値領域表示における可視化誤差
2．3．2 ボリュームレンダリングにおける可視化誤差
2．3．3 粒子追跡表示における可視化誤差
3 可視化から知的可視化へ
3．1 知的可視化への要請
3．1．1 可視化研究の現状
3．1．2 “知的”とは
3．1．3 知的可視化の基礎
3．2 データから情報，そして知識へ
3．2．1 データと情報
3．2．2 知識
3．2．3 機械処理（コンピュータ処理）
3．2．4 オントロジとセマンティックウェブ
3．3 全体可視化
3．4 特徴領域の抽出（全体から部分へ）
3．4．1 特徴領域と特徴量
3．4．2 位相構造
3．5 ウェーブレットを利用したパターン抽出と可視化情報の展開
3．6 境界要素法によるパターン化
3．7 総描
4 可視化の最適化
4．1 可視化の最適化とは
4．2 スカラー場における可視化の最適化
4．2．1 位相構造を利用した等値線・等値面表示
4．2．2 ボリュームレンダリングにおける伝達関数の最適化
4．3 ベクトル場における可視化の最適化
4．4 背景知識を用いた可視化
4．4．1 実験・観測の模倣と写実的可視化
4．4．2 モデル場の利用
5 ビジュアルデータマイニング
5．1 データマイニングヘの注目
5．2 データマイニング手法とルール抽出
5．2．1 一般的なデータマイニング手法
5．2．2 知識ベース
5．2．3 知識発見プロセス
5．2．4 SECIモデルを利用した可視化からの知識創出
5．2．5 ビジュアルデータマイニングヘ
5．3 可視化作業の分析
5．3．1 構造化と階層化
5．3．2 可視化手順の類型化
5．3．3 ルールベースの可視化結果の解釈とパターン化
5．3．4 総描による中間情報の形成と注釈情報の付加
5．3．5 比較
5．4 ビジュアルデータマイニングにおける知識ベースの利用
A プログラムのインストールと使い方
A．1 Java実行環境とJm3Dのインストール
A．1．1 Java実行環境のインストール
A．1．2 Java3Dのインストール
A．1．3 パスの設定
A．2 VisualBaseの使い方
A．2．1 VisudBaseの概要
A．2．2 インストール方法とプログラムの実行方法
A．2．3 プログラムの使い方
参考文献
索引
