GLC-Frame: a framework and library for exploration of multidimensional data with general line coordinates

Abstract

General Line Coordinates (GLC) are a relatively new set of line-based representations for visualizing multidimensional data with the distinctive characteristics of being reversible and lossless. Given these characteristics, the GLC have a high potential for exploratory multidimensional data analysis, however only implementations of specific GLC techniques are available for the visualization community. In this paper, we present the GLC-Frame, an online exploration tool that supports a dual view and allows users to upload their own dataset and interactively explore the different GLC representations without writing code. We also present the GLC-Vis Library, an open-source data visualization library supporting GLC along with traditional interactions. Finally, we provide a set of usage examples showing how the different techniques behave in both the occlusion and the cluster identification problem. In addition, we present the interactions on GLC representations using the cars dataset. Both the GLC- Frame and the GLC- Vis Library provide an exploration space that will allow the visualization community to use these new techniques and evaluate their potential.

Las Coordenadas Generales de Línea (GLC) son una serie de representaciones visuales basadas en líneas relativamente nuevas para visualizar datos multidimensionales con las características distintivas de ser reversibles y sin pérdidas. Dadas estas características, las GLC tiene un alto potencial para el análisis exploratorio de datos multidimensionales, sin embargo, solo existen implementaciones específicas de algunas de las técnicas de GLC disponibles para la comunidad de visualización. En este artículo, presentamos GLC- Frame, una herramienta de exploración en línea que admite una vista dual y permite a los usuarios cargar su propio conjunto de datos y explorar interactivamente las diferentes representaciones de GLC sin necesidad de escribir código. También presentamos GLC-Vis Library, una biblioteca de visualización de datos de código abierto que admite las representaciones GLC junto con interacciones tradicionales. Finalmente, proporcionamos un conjunto de ejemplos de uso que muestran cómo se comportan las diferentes técnicas tanto en el problema de la oclusión como en la identificación de clusters. Además, presentamos las interacciones en las representaciones de GLC utilizando un conjunto de datos conocido de automóviles. Tanto GLC-Frame como GLC-Vis Library proporcionan un espacio de exploración que permitirá a la comunidad de visualización utilizar estas nuevas técnicas y evaluar su potencial.