1.一种基于维度重排序降低平行坐标可视化视觉杂乱的方法，其特征在于，包括步骤1：输入数据集D＝{d1,d2,…,dm}，其中，m为样本容量，di＝(di,1,di,2,…,di,n)，1≤i≤m，n为属性维数，属性集为A＝{A1,A2,…,An}；若A中包含类别属性，则将其记为Aclass＝{C1,C2,…,Cl}，class为类别属性所在的维度；若A中不包含类别属性则采用聚类方法获得样本类别属性并将其 记为Aclass ；各类 别样本集合记为l为类别的数量；

步骤2：计算样本在任意两个属性间的杂乱度Clutter(Ap,Aq)，1≤p,q≤n，得到杂乱度矩阵Clutter；所述杂乱度为曲线间的交叉点数量；包括步骤2.1：根据不同类别样本代表曲线的交叉情况来进行计算，包括

选择类别Ck的样本在属性Ap上的均值点 上、下2σ点 作为此类样本在属性Ap上的代表点，上2σ点 下2σ点

其中 为此类别样本在属性Ap上的标准差；比例系数

分别表示代表点 在属性Ap上所指代的样本比

例，满足 其中，1≤k≤l；

将类别Ck样本在属性Ap上的代表点与属性Aq上的代表点两两组合，得到类别Ck的样本在这两个属性间的代表曲线，其曲线指代比例为代表点相应比例系数的乘积；判断不同类别样本相应组合的代表曲线的交叉情况，并根据其指代的数量，得到属性Ap和Aq间的近似交叉点数，根据代表曲线计算杂乱度的公式为：其中，曲线交叉判断函数Cross(*)为：

上述杂乱度计算公式中，多项式的系数表示对应的代表曲线相交时，其所占总交叉点数的比例；所有多项式的系数之和为1，表示当所有对应代表曲线均相交时，交点数量为两类样本的数量之积，此时等价于原样本曲线中，一类中的任意一条曲线与另一类中的曲线均相交；当代表曲线均不相交时，杂乱度为0，表示原样本曲线中不存在曲线交叉的现象；

步骤2.2：利用杂乱度计算得到任意两个属性轴Ap和Aq间的杂乱度，构造成杂乱度矩阵Clutter，满足当Ap≠Aq时，Clutter(Ap,Aq)＝Clutter(Aq,Ap)，当Ap＝Aq时，Clutter(Ap,Aq)＝0；

步骤3：依据杂乱度矩阵Clutter，计算使得杂乱度之和最小的属性轴排列方式；

步骤4：将平行坐标轴按照上述过程中得到的最优排列次序绘制出来，得到该数据集杂乱度最低的平行坐标可视化视图。