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去年我做了一个小标签云项目,在这个项目中我使用了 =(int)((max-min)x)+min+0.5)其中,是以前根据某些度量(在您的示例中,字体频率)计算的权重,最小值和最大值是下限和上限,是最终值。这可以应用于任何视觉特征(字体大小、颜色、重量(如果支持)等)。 我发现线性和对数比例往往依赖于数据集分布。在具有显著异常值的数据集中,我发现tanh对于“平滑”结果值很有用。 |
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我发现一个很好的解决方案如下
其中x是要映射到字体大小的标准化值
这增加了范围内较低的3个四分位数的大小差异,从而使高异常值的影响最小化。 |