在标签云中缩放标签答案

【问题标题】：On scaling tags in a tag cloud在标签云中缩放标签
【发布时间】：2009-08-25 11:14:37
【问题描述】：

我正在移动设备上实现标签云。数据模型等的细节在这里并不是特别重要。我的问题是关于标签的缩放：

将标签频率映射到字体大小的“最佳”表达式是什么？

我看过 this post 讨论线性和对数缩放，以及来自 Adrian Kuhn 的多项式方法草图的 this answer 以获得灵感。不过，我似乎记得在互联网上的某个地方有一篇文章，对这个问题进行了更多探索。

我还在博客上找到了一些“best practices”，但我不确定最佳实践的意义。这些对频率缩放没有评论。

标签缩放有哪些替代方法，哪种是首选/标准方法？我也在考虑最小字体大小、最大标签数量、颜色等。

编辑：根据this question 中的讨论，我对具有字体大小变化的“标准”标签云感兴趣。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我去年参与了一个小型标签云项目，其中我使用了类似以下内容的东西

β = (int) (((maxθ – minθ) x ω) + minθ + 0.5)

其中 ω 是先前根据某些度量（在您的情况下是字体频率）计算的权重，minθ 和 maxθ 是下限和上限，β 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）。

我发现线性和对数缩放往往依赖于数据集分布。在具有显着异常值的数据集中，我发现 tanh 对于“平滑”结果值很有用。

【讨论】：

【解决方案2】：

this pdf 中有一个很好的讨论，讨论了对要显示的标签的缩放、聚类和截断。

【讨论】：

【解决方案3】：

我发现一个很好的解决方案如下

font_size = (max_font_size - min_font_size) * (Math.sin(1.5*(X)) + minsize

其中 X 是您希望映射到字体大小的标准化值

X = (this_value-min_value)/(max_value-min_value)

这会增加该范围的后 3 个四分位数的大小差异，以最大限度地减少高异常值的影响

【讨论】：