ClustVis: प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण और हीटमैप का उपयोग करके मल्टीवेरिएट डाटा के क्लस्टरिंग को विज़ुअलाइज़ करने के लिए एक वेब टूल

प्रिंसिपल कंपोनेंट विश्लेषण (PCA) उच्च-आयामी डेटा की डायमेंशनलिटी कम करने की एक व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली विधि है, जिसे अक्सर स्कैटरप्लॉट पर दो घटकों को विज़ुअलाइज़ करने के लिए उपयोग किया जाता है। व्यापक रूप से उपयोग किए जाने के बावजूद, इस विधि के लिए एक आसान वेब इंटरफ़ेस की कमी है जिसे कम प्रोग्रामिंग कौशल वाले वैज्ञानिक अपने डेटा के प्लॉट बनाने के लिए उपयोग कर सकें। हीटमैप बनाने के लिए भी यही बात लागू होती है: Excel कोशिकाओं के लिए कंडीशनल फॉर्मेटिंग जोड़कर रंगीन हीटमैप दिखाना संभव है, लेकिन क्लस्टरिंग और प्रायोगिक एनोटेशन जैसे उन्नत फीचरों के लिए, अधिक परिष्कृत विश्लेषण उपकरणों का उपयोग करना पड़ता है। हम ClustVis नामक एक वेब टूल प्रस्तुत करते हैं जिसका उद्देश्य एक सहज उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस प्रदान करना है। उपयोगकर्ता एक सरल सीमांकित टेक्स्ट फ़ाइल से डेटा अपलोड कर सकते हैं जिसे स्प्रेडशीट प्रोग्राम में बनाया जा सकता है। ड्रॉप-डाउन मेनू, टेक्स्ट बॉक्स, स्लाइडर आदि का उपयोग करके डेटा प्रोसेसिंग विधियों और PCA तथा हीटमैप प्लॉट की अंतिम उपस्थिति को संशोधित करना संभव है। उचित डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स उपयोगकर्ता द्वारा इनपुट पैरामीटर निर्दिष्ट करने के समय को घटाने के लिए दी गई हैं। आउटपुट के रूप में, उपयोगकर्ता पसंदीदा फ़ाइल प्रारूपों में PCA प्लॉट और हीटमैप डाउनलोड कर सकते हैं। यह वेब सर्वर http://biit.cs.ut.ee/clustvis/ पर निःशुल्क उपलब्ध है।