我正在移動設備上實施標籤雲。數據模型等的細節在這裏並不特別重要。我的問題是關於標籤的縮放比例：關於縮放標籤雲中的標籤
將標籤頻率映射到字體大小的「最佳」表達式是什麼？
我看過this post討論線性和對數比例尺和this answer來自阿德里安庫恩草圖的多項式方法的靈感。然而，我似乎記得在這個問題上有更多的探索，在互聯網上發佈了一些帖子。
我在博客上也發現了一些「best practices」，但我不確定最佳實踐的意義。這些對頻率縮放沒有評論。
對於標記縮放還有哪些選擇，哪些是首選/標準方法？我也在考慮最小的字體大小，最大數量的標籤，顏色等。
編輯：根據this question的討論，我對「標準」tagcloud感興趣，字體大小有所不同。
我去年一個小標籤雲項目，其中我沿着
β=（INT）（（（maxθ - minθ）×ω）+minθ+ 0.5）的線使用的東西的工作其中ω是根據某個度量（以您的字體頻率）計算的加權，minθ和maxθ是下限和上限，β是最終值。這可以應用於任何視覺特徵（字體大小，顏色，重量，如果支持等）。
我發現線性和對數縮放傾向於依賴於數據集分佈。在突出異常值的數據集中，我發現tanh對於「平滑」結果值很有用。
這是我最終選擇的線性縮放比例。好主意re：tanh，我會再看看。 – jamesh 2010-10-28 14:00:40
在this pdf中有一個很好的討論，它討論了要顯示的標籤上的縮放，聚類和截斷。
溶液我發現作品很好地是如下
font_size = (max_font_size - min_font_size) * (Math.sin(1.5*(X)) + minsize
其中X是要映射到的字體大小歸一化的值
X = (this_value-min_value)/(max_value-min_value)
這增加尺寸差爲降低3個四分位的範圍，例如以最小化高異常值的影響
呃，退房本網站的右欄 - 按降序排列的實例數排序，右邊的數字排序。適用於我。 – Benjol 2009-08-25 11:20:21