演算法是資料視覺化的核心，依據資料集結構和型別的變換對演算法進行分類，分為結構變換和型別變換，結構變換是指資料集幾何結構和拓撲結構的變換，型別變換是指資料集型別的變換。
根據對資料集幾何結構、拓撲結構和屬性的影響可將結構變換分為四類：
1) 幾何變換只改變幾何體本身，不改變幾何體的拓撲結構。幾何變換只改變物體的空間位置，常用的幾何變換包括：平移、旋轉、縮放等。
2) 拓撲變換改變了拓撲結構，不改變物體的幾何形狀，其實質上是一種資料集型別的變換。
3) 屬性資料變換將屬性資料從一種形式變換到另一種形式，或者利用輸入的資料生成新的屬性資料，屬性資料變換對資料集的結構沒有影響。計算向量的大小和依據高程資料生成標量資料都是屬性資料變換。
4) 資料集結構和屬性資料都改變的變換為組合變換，如：計算等值線、三維表面等都是組合變換。
依據所要處理的屬性資料的型別，對演算法進行分類，分為如下幾類：
1) 標量演算法
運算標量資料，如：依據氣象資料生成數值等值線等。
2) 向量演算法
運算向量資料，如生成氣體流動方向的有向線段，是向量視覺化的例子。
3) 張量演算法
對張量矩陣進行運算。
4）模型演算法
生成資料集的幾何和拓撲結構、表面的法向量或者紋理資料，除去以上演算法的所有演算法都可歸為模型演算法。
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