基于三维建模的可视化数据挖掘解析

潘 燕

（福建农业职业技术学院 福建 福州 350007）

0 引言

目前，在可视化数据挖掘工作中，以传统的方式并不能对诸多数据信息进行挖掘。例如针对地质体来讲，其特点即为不规则、不连续且资料有限等，这时就可以借助三维建模技术来真实体现出地下的地质体，既可以描述地质构造与属性特点以及分布情况等，还可以在实现地质数据三维可视化的基础上，便于更加真实、直观和形象地进行现象分析，进一步说明了三维建模不仅是为了模型的可视化效果，更重要的是为了在此基础上能够充分利用各类隐藏在数据中的知识。

1 数据挖掘可视化研究的重要性

科学计算可视化，在过程中可以运用计算机图形学与图像处理技术将已经产生的数据和数据计算结果转变成图像进行展示。计算科学化的含义已经得到了拓展，既包含了科学计算数据可视化，同时还包含了工程计算数据的可视化，例如有限元分析的结果[1]，另外，还包含了测量数据的可视化，可以将其运用到医疗领域中，保障断层扫描或核磁共振数据的可视化，这也是可视化领域需要重点研究的课题。

数据挖掘可视化技术主要是寻找与分析数据库，并且找出数据库中有用的信息或潜在需要的信息过程，之后以直观的方式呈现信息模式与数据之间的关联。这种可视化的数据挖掘方法可以为决策人员深入分析数据关系[2]。模型是数据挖掘可视化的重要体现，模型可视化方法与数据挖掘运用的算法有一定的关联，如决策算法可以运用三维建模方式来加以体现，在过程中可视化可以通过立体图形来体现知识发现过程，数据挖掘可视化技术属于一种辅助方式，其运用直观的图形方式将数据进行呈现，全面拓展了数据的表达与理解力，在数据深度挖掘方面有着十分重要的促进作用，在发展中受到了广泛关注和重视。

另外，三维建模与可视化工具在数据准备阶段的重要性相对明显，在建模完成之后就可以直接对数据信息进行分析，因为三维形态有着直观且可视化优势，同时还能够在计算机中进行体现，在图形的帮助下就会直接找出数据关系和异常数据，这是以往单一借助数据分析难以实现的。三维建模可视化数据分析技术全面拓展了以往传统的图标功能，数据分析和剖析也较为清晰且深入，可以全面且有效地体现出数据信息的内在本质。

2 基于内容的三维模型检索技术分类

从内容角度分析，三维模型检索技术主要分为以下两类：

1）基于几何的三维模型内容检索技术

从几何角度来开展三维模型内容检索主要是应用统计模型中的几何分布，也可以借助几何变化来使三维模型转变成为一种定向信息，之后再将模型之间的相似性转变成向量间的相似性。针对几何变化方式来讲，其主要是利用三维模型的空间信息再通过数学变化方式呈现出向量信息，相关学者[3]提出了3D离散傅里叶变化的相似性评价模式，在过程中应在离散化给定的三维模型中得出体素化模型，然后运用加权主元分析来对已经给定的三维模型转变坐标，再借助3D离散傅里叶变化描述三维模型形状，最后通过相应的范式来对三维模型间的相似性特征开展评价。通常来讲，从几何角度来提出数据信息和内容较为便捷，相似性评价效率也可以得到全面提升，但需要事先对模型开展PCA预处理，如果PCA对齐存在问题，那么就会直接影响到几何变换检索效率。

2）基于拓扑的三维模型内容检索技术

因为几何信息难以很好地描述几何体型结构中的信息，这样就会导致两个结构较为相似的三维模型在几何三维模型中难以实现有效检索，相似度也会相对较差。结构信息在CAD模型中的重要性较为明显，而拓扑结构能够反映出模型内部单元的关联关系，进而体现出模型的本质特征。在开展CAD设计时，结构需求也普遍大于几何需求，为进一步满足这一需求，随之出现了拓扑三维CAD模型内容检索技术。

模型拓扑结构基本上都需要在计算机中借助图形或树形结构来加以呈现，其中树形结构较为简单，且算法也更加及时有效。但需要注意是，树形结构所表达的信息量较少，难以全面满足实际需要[4]。从这一角度分析，基于内容检索可以将模型通过图的方式呈现，每一个图中的结点都属于一个单元模型，结点关联关系即为单元之间的关系，当前，具有代表性的拓扑方法主要为以下几类：其一即为基于属性邻接图。属性邻接图主要针对的模型即为B-Rep模型，在过程中可以将各个表面视为节点，面之间的相邻关系即为图结构，模型表面属性与边属性就是图节点和边的属性。从CAD模型的B-Rep表示中提取出MSG是一种极具代表性的工作模式，随之将MSG转变成为特征向量，应依照图谱理论来将其划分为多个较小子图，最后再运用高维数据索引技术来支撑高效检索[5]。其二为Reeb图。Reeb图即为通过图节点来体现模型空间中相同属性值的联系区，同时使用图边来体现区域之间的相邻关系，进而构成图结构。在过程中相关工作人员可以选择不同的属性函数，然后将Reeb图演化成为多个变种，基于积分测地距离的多分辨率Reeb图三维模型检索方式具有较强的代表性，其主要是以不同密度来对函数值进行划分，这样就会产生诸多不同分辨率的Reeb图，进而节点之间的包含关系就可以确定成为父子关系，依照这种方式来开展层次式匹配，这对于三维模型有效识别有一定的帮助。

3 分析可视化数据挖掘存在的问题

针对可视化数据挖掘工作来讲，以往传统的分析方式难以对海量数据进行全面且有效地分析，并且也难以实现可视化，而将可视化技术与信息获取以及分析技术进行融合，就可以很好地帮助可视化数据挖掘工作有序开展[6]。但需要注意的是，在过程中需要对可视化模型和可视化对象以及可视化技术度量评测模型进行深入分析和探索，以下几点即为可视化数据挖掘工作开展中需要注意的关键问题：

1）如何构建选择需要描述的数据对象和挖掘过程以及结果准则等，如何建立科学有效的描述数据对象和挖掘过程及结果可视化模型等[7]；

2）如何能够科学给出评价可视化技术，并且如何建立度量指标和度量指标体系及度量模型等；

3）如何保障用户可以直接参与到分析过程中，如何有效实现决策支持；

4）如何在可视化的用户决策中有效替代一个分析过程中的多个步骤；

5）如何在难以自动生成决策时可以保障用户借助可视化辅助支持来更好地完成各项决策。

当前，这些方面的研究和探索并没有全面实现突破，因此，需要相关工作人员细致分析和思考如何有效解决数据挖掘可视化中存在的问题，这对于科学发展和数据运用有着十分重要的帮助[8]。另外，还应探索如何将可视化与数据挖掘及数据分析过程进行融合，在这一基础上构建一个完善且统一的可视化数据挖掘工具是需要深入思考的课题。

4 基于三维建模的可视化数据挖掘解析

4.1 基于建模的数据挖掘

数据挖掘需要在数据的支撑下完成，也是基于数据推动的一种归纳性学习方式，借助有效的数据分析不仅可以从中找出一些未知的知识，还可以发现诸多有用的知识。基于建模的数据挖掘模式也是在这一基础上出现和发展的，即为从三维模型中提取知识和空间关系，也可以将没有显示出来的数据信息进行存储，使相关人员更好地理解数据信息并发现空间数据以及相关属性数据关系等，三维模型的构建可以通过简单的方式来体现数据信息[9]。

针对建模数据挖掘的数据源来讲，可以从要素类别这一层面将其划分为空间数据和属性数据两种，随之将其划分为二维、三维、四维（时间维）以及不确定维等。另外，数据挖掘技术包含了统计分析和空间分析以及空间聚类等，建模数据挖掘在初期阶段需要探究统计分析和三维缓冲区分析以及三维相交分析等，而关键技术则包含了三维建模技术与ArcGIS空间分析和基于SPSS Modeler的数据挖掘，工作开展思路即为如下内容：借助三维建模来建立三维模型，将其作为数据源，其中需要包含ArcGIS的三维模型格式转换，并且还需要在这一基础上开展三维空间分析，使用ArcGIS实时数据筛选并提取剖面数据信息，并运用SPSS Modeler软件来对数据进行深度挖掘，最后再将挖掘到的数据内容体现到三维模型上，全面实现可视化表达。

4.2 静态三维模型数据库的获取

在构建模型库的过程中，其建立难度主要体现在三维建模的精模和低模转化阶段，在构建三维模型之前，应对数字资源进行全面收集和整理，资源主要包含了测量数据和设计图纸以及常用模型的数据资源等，三维仿真系统中的模型资源库是在三维静态模型基础上形成的，为确保静态模型资源可以得到科学利用，需要设置模型信息分类存储，这样可以确保数据信息有效挖掘[10]。

静态模型资源库类型多样，例如公共模型设施、水体模型以及建筑三维模型等，模型库资源的构建运用了AutoCAD和3DSMAX，即为在AutoCAD中建立三维场景平面图，然后将平面图导入到3DSMAX中，这时就可以建立地面模型，同时科学分割地形与地势，这样就可以确保三维模型面数和贴面不会出现问题。在运用3DSMAX开展初始模型建立时，因为其造型能力相对较强，并且模型仿真和立体效果都有一定优势，针对植物模型的创建来讲，大部分植物建模的面数都相对较高，这样就会产生诸多数据，当前植物建模效果展示真正应用植物模型较少，基本上都是以面为单元进行植物贴图，这种方式也可以很好地体现出场景中的视觉效果，在这种三维模型构建完成之后，就可以借助三维仿真资源数据库来开展管理与操作。

三维模型资源库可以将模型划分为诸多类型，例如高、中、低精度模型，这种仿真场景可以很好地满足近景、中景以及远景的不同需求，在摄影机跟随路径约束达到视图远景时，显示的模型即为低精度模型，这样就可以节省模型计算量，并且还可以实现实时交互的要求，反之则可以实现高精度的视觉要求。三维场景数据库模型资源很好地体现出了真实环境中模型合并到虚拟场景中的细节效果反应，色彩强度也可以得到提升，进而更好地开展数据深度挖掘[11]。

4.3 粒子动态现象的建模

计算机仿真技术在虚拟环境中构建三维几何体模型虽然可以实现并体现交互效果，但针对实时仿真来讲，其难以很好地满足用户对可视化视觉效果呈现的要求，三维物体性质可以融合并运用到动态模型，即从三维物体运行的位置和物体之间碰撞以及三维模型角度等方面来获取信息。在过程中可以以视图坐标为核心，然后以运动物体自身坐标的运动变化为轴向，在三维场景中，各个对象都有属于自己的坐标，并且物体也可以以自身轴向开展运动，这一坐标即为自身坐标系统，同时这一坐标系统的位置也会随着物体变化而出现移动、旋转以及缩放等变化。针对三维动态建模来讲，可以借助关键帧设置来更好地完成动态模型创建工作。另外，三维场景中还有一个世界坐标，场景中的所有模型都需要以这一坐标为核心，通常来讲，动态现象建模主要运用的是粒子系统和动力学系统，水景与云雾以及水体模型建模在地形变化中的作用都十分明显，并且也是科学体现建筑表现效果的关键内容，如果场景想要达到实时渲染这一要求，就需要运用粒子系统来完成水晶动态特效，然后再输出动态文件，最后再将其借助贴图纹理的模式呈现到场景已经建立好的面片中。针对虚拟对象reactor的空间绑定来讲，其是配合粒子系统动力学系统实现的，也是一种物理建模方式，即为借助对虚拟物体进行空间绑定来确定reactor质量和重力以及物体反弹参数值等，从这一角度分析，将其与三维建模及仿真平台进行融合就可以很好地呈现出一个虚拟的模型空间，以便为数据挖掘提供帮助和支持。

5 结语

综上所述，在三维建模中实施可视化数据挖掘是在虚拟层面实现了高层次数据挖掘，在此过程中需要有物理学和计算机图形学的支撑，并且在一些环节中还会涉及动力学系统，即为三维模型的重力与摩擦力以及反弹值等。另外，除人机交互作用之外，还可以在计算机三维仿真系统平台中体现出粒子系统与动力学系统，即为构建粒子系统动画运行模型，确保虚拟仿真系统平台可以实现自主化控制，在这种场景设定完成以后，用户可以不用进行交互，这一层面的交互主要是指三维物体活动变化和周围环境与运动实体间的动态关系，其在不受到用户输入控制下也能够很好地完成数据挖掘。