1.2.2.1Matrices

Il s’agit d’une représentation sous forme matricielle de 2 variables. Une troisième variable est codée par la couleur (figure 1.4).

Figure 1.4 Matrice 2D

Des données pourvues de plusieurs variables peuvent utiliser la représentation matricielle de base en 2D : on parle de matrice de matrices de scatterplot (Figure 1.5). Dans cette représentation, chaque paire d’attributs est représentée par une matrice de scatter plot mettant ainsi en exergue leurs différentes corrélations.

Figure 1.5 Matrices de matrices de scatter plot 2D

Ce type de représentation (figure 1.5) permet de découvrir de façon très explicite des corrélations entre les données. L’inconvénient majeur de la représentation en matrice de scatter plot 2D (figure 1.4) est que pour un ensemble de données pourvu de plusieurs attributs, il n’est pas possible d’avoir une vue d’ensemble de ces données. La matrice des matrices de scatter plot corrige cet inconvénient. En effet, la matrice 2D de représentation de toutes les paires possibles d’attributs (figure 1.5) permet d’obtenir une vue d’ensemble des données à visualiser. Cette représentation est beaucoup plus intéressante. Le second inconvénient (pour les matrices de scatter plot) consiste en l’impossibilité pour cette approche de faire face au traitement des données décrivant un nombre important d’individus. A cet inconvénient s’ajoute l’impossibilité de traiter des données de grande dimension (nombre d’attributs et/ou d’observations) pour les matrices de matrices de scatter plot. En effet, l’espace disponible sur un écran ne permet pas de représenter correctement plus d’une vingtaine d’attributs pourvus ou non de nombreuses observations.

Il est possible de représenter une matrice de scatter plot en 3D. Par rapport aux structures en 2D, les structures 3D (figure 1.6) sont difficiles à mettre en œuvre car elles requièrent des processus significativement plus performants que ceux des structures 2D. Cependant, utilisé à bon escient, un graphique en 3D peut être extrêmement expressif.

Figure 1.6 Matrice 3D

Dans ce type de représentation, tout comme pour les matrices de scatter plot 2D, se pose le problème de passage à l’échelle. La seconde limite est liée à l’impossibilité d’obtenir une vue d’ensemble des données. De plus, les matrices de scatter plot 2D et 3D ne traitent que des attributs numériques tout comme certaines versions des coordonnées parallèles qui font l’objet de la section suivante.