Die Extraktion relevanter und aussagekräftiger Informationen aus hochdimensionalen Daten ist bekanntermaßen komplex und aufwändig. Der Fluch der Dimensionalität ist eine geläufige Bezeichnung für die Gesamtheit der Probleme, die bei der Analyse hochdimensionaler Daten auftreten – darunter das Finden relevanter Projektionen, die Auswahl bedeutsamer Dimensionen und die Eliminierung von Rauschen. Die Visualisierung mehrdimensionaler Daten bringt zudem eigene Herausforderungen mit sich, allen voran die begrenzte Fähigkeit jeder Technik, mehr als eine Handvoll Datendimensionen abzubilden.

Der aktuelle Schwerpunkt unserer Gruppe liegt auf dem Einsatz von Visual Analytics zur Entdeckung von Mustern in hochdimensionalen Daten.