
【计】 graphic analysis
图形分析(Graphic Analysis)在汉英词典中通常被译为“graphical analysis”或“visual data analysis”,指通过数学、统计学和计算机技术对图形、图像等可视化数据进行解析、建模和解释的过程。其核心在于将抽象数据转化为直观的图形表达,并从中提取有价值的信息。
从学科交叉角度看,图形分析结合了计算机图形学、几何学和数据科学。例如,《牛津汉英双解计算机词典》定义其为“利用算法对二维/三维图形结构进行特征识别与模式挖掘的技术”。在工程领域,该技术常用于有限元分析中的应力分布可视化;在商业智能中,则通过热力图、拓扑图等工具揭示数据关联性。
权威文献表明,现代图形分析包含三大方法论:1)基于几何变换的形态学分析(如傅里叶描述子);2)基于机器学习的特征提取(CNN卷积神经网络);3)图论驱动的网络结构分析。美国计算机协会(ACM)在《图形学学报》中指出,这些方法已成功应用于医学影像诊断、自动驾驶环境感知等领域。
参考来源:
“图形分析”是结合数学、计算机科学和数据科学的多领域交叉方法,其核心是通过分析图形结构中的节点(实体)和边(关系)来揭示复杂系统规律。以下从定义、原理和用例三个维度详细解释:
基础概念
图形(Graph)由节点(vertices)和边(edges)构成,例如社交网络中的人与好友关系。图形分析则研究这些元素之间的连接模式、路径特征及整体拓扑结构。
数学表达:
$$
G = (V, E) quad text{其中}V text{为节点集合}, E text{为边集合}
$$
历史沿革
“图形”一词最早可追溯至中国宋代《宋书·礼志四》,指通过图样描述物体形状。现代发展为包含几何图形、数据可视化等多元含义。
核心方法
技术实现
常用算法包括广度优先搜索(BFS)、PageRank等,结合图数据库(如Neo4j)实现高效计算。
图形分析与传统统计方法的区别在于其更关注关系而非独立属性,适用于关联性强的场景(如传染病传播链追踪)。当前技术挑战包括大规模图计算效率优化和动态图实时分析。
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