多次元データを視覚化するためのオープンソースツール？

ほかのgnuplotとggobi、どのようなオープンソースのツールは、多次元のデータを可視化するために使っている人ですか？

Gnuplotは、基本的なプロットパッケージです。

Ggobiは、次のような多くの気の利いたことを実行できます。

• ディメンションに沿って、または個別のコレクション間でデータをアニメーション化する
• 係数を変化させる線形結合をアニメーション化する
• 主成分と他の変換を計算する
• 3次元データクラスターの視覚化と回転
• 色を使用して異なる次元を表現する

オープンソースに基づいており、したがって自由に再利用可能またはカスタマイズ可能な他の有用なアプローチは何ですか？

回答にパッケージの機能の簡単な説明を記入してください。

ggplot2を使用した Rはどうですか？

私が本当に好きな他のツール：

• 処理
• プリフューズ
• プロトビス

• モンドリアン：大規模データとデータベースに焦点を当てた探索的データ分析。
• iPlots：R統計環境用のパッケージで、Javaで記述された高い相互作用統計グラフィックを提供します。

Rのラティスパッケージ。

ラティスは、強力でエレガントな高レベルのデータ視覚化システムであり、多変量データに重点​​を置いています。これは、一般的なグラフィックスのニーズに十分であり、ほとんどの非標準要件にも十分に対応します。

Quick-Rには簡単な紹介があります。

GgobiへのggobiとRリンクは、これには本当に良いです。より単純な視覚化があります（前述のように、iPlotsは非常に優れており、インタラクティブでもあります）。

しかし、それはあなたがもっと専門的なことをやっているかどうかに依存します。たとえば、TreeViewを使用すると、マイクロアレイから得られるクラスター樹状図を視覚化できます。

Pythonのmatplotlib

ビューポイントは、多変量データセットに役立ちます。

t-SNEには多くのオープンソース実装があります。最も使いやすいものの1つはおそらく sklearn.manifold.TSNEです。データを2Dにプロットする他の多様な学習方法sklearn.manifoldが含まれています。

SCaVisデータプロットライブラリもご覧ください。Java以降のどのプラットフォームでも動作します。多くのデータコンテナと印刷スタイル（2D、3Dなど）をサポートしています