广义平行坐标图的图形框架文法
A grammar of graphics framework for generalized parallel coordinate plots
摘要：
平行坐标图（PCP）是高维数值资料探索性数据分析的一种有效工具。当处理分类变量或分类变量和连续变量的混合时，PCP的使用是有限的。在本文中，我们提出了广义平行坐标图（GPCP）扩展能力的PCP从只是数值变量无缝处理的混合分类和数值变量在一个单一的情节。在这个过程中，我们发现，现有的解决方案的分类值，如吊床图或parsets成为边缘情况下，在新的框架。通过专注于个人观察，而不是边际频率，我们获得了额外的灵活性。最后的方法在R包ggpcp中实现。
英文摘要：
Parallel coordinate plots (PCP) are a useful tool in exploratory data analysis of high-dimensional numerical data. The use of PCPs is limited when working with categorical variables or a mix of categorical and continuous variables. In this paper, we propose generalized parallel coordinate plots (GPCP) to extend the ability of PCPs from just numeric variables to dealing seamlessly with a mix of categorical and numeric variables in a single plot. In this process we find that existing solutions for categorical values only, such as hammock plots or parsets become edge cases in the new framework. By focusing on individual observation rather a marginal frequency we gain additional flexibility. The resulting approach is implemented in the R package ggpcp.
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