这是一个数据化的时代,人类在生产和生活过程中所产生的数据以前所未有的速度增长。可视分析技术结合了人类强大的图形图像感知能力和计算机强大的数据处理能力,充分发挥了人、机的各自优势从而能帮助人们更高效快速的挖掘数据背后的信息。多维数据可视化方法有很多,平行坐标是其中一种。它可以将多维数据映射到二维空间,数据中的每个数据项都被映射为一条边。然而当数据集比较大时,平行坐标中的边会相互堆叠交错,造成视觉混淆。边捆绑算法是解决平行坐标视觉混淆的一种重要思路。然而现有的边捆绑算法存在不能准确表达数据量信息和丢失维度间视觉连续性等问题,本文针对上述问题做了以下两方面的研究:1.提出一种新的边捆绑算法。首先,将每一个轴上的聚类根据连接关系进一步划分为几个组,然后对组进行重新规划和排序并建立组的连接。最后,将所有组用不同的颜色属性进行独立渲染。为了增强视觉有效性表达,文中设计了交互以高亮显示不同的组。实验结果表明,该方法对大规模高维数据可视化不仅有效,并保持了连接关系的视觉连续性。2.基于本文算法设计并实现了一个多维数据可视化系统。本文系统支持获取网络数据和本地导入数据两种方式,并且可以通过用户界面直观的控制各个参数以方便的使用平行坐标技术对多维数据集进行可视分析。在本文系统中可以将多维数据集以传统平行坐标或经过边捆绑处理之后的平行坐标两种方式展示。最后,概括和总结了本文所做的工作,并对本文下一步的研究方向和目标进行了展望。