6.2 Etat de l’art et problématique

Il nous semble important de revenir sur l’état de l’art des méthodes de visualisation de données présenté au chapitre 1 qui fait état de plusieurs techniques de visualisation de données multidimensionnelles utilisables en FVD parmi lesquelles on distingue les techniques orientées pixels, les matrices 2 ou 3D, les coordonnées parallèles, etc. Dans la plupart de ces techniques de visualisation [Keim, 1996], le nombre de données susceptibles d’être représentées en même temps à l’écran est limité. Dans un premier temps, nous essayons de résoudre le problème suivant : comment sélectionner des attributs d'un ensemble de données pourvu de plusieurs attributs et rejeter les autres ? Le sous-ensemble d’attributs qui sera ainsi sélectionné permettra d’obtenir une représentation visuelle beaucoup plus adéquate à la tâche de FVD par rapport à l’ensemble de données entier.

Dans le cadre de nos travaux, nous utilisons la FVD pour construire de façon interactive des arbres de décision à partir d’une représentation matricielle des données. L’arbre de décision est construit par un utilisateur qui utilise ses capacités humaines en perception et ses connaissances du domaine des données. Pour que la représentation matricielle soit utilisable, le nombre d’attributs et d’observations des données doit être réduit. La sélection d’attributs dans un ensemble de données fait l’objet de la section suivante.