基于聚类融合的三维流线可视化方法

为解决使用聚类方法实现三维流线可视化时，存在特征提取不全面、可视结果破坏流场连续性、聚类簇划分不稳定导致流线代表性差等问题，提出了基于聚类融合的三维流线可视化方法。该方法由特征间距离度量方法和聚类融合方法两部分组成，将特征间距离和空间距离分别作为流线间的相似度进行聚类，对得到的聚类结果进行加权合并后再划分。将该方法在具有多个不同特征的数据集上进行了实验，并与现有方法进行了定性、定量比较。结果表明，与现有方法相比，该方法能够较好地平衡特征提取和流线分布之间的关系，聚类簇划分的稳定性提高了2%～5%，矢量场重构的精度提高了3%～5%。