可视化数据挖掘是数据挖掘中的一个重要方法,它利用数据可视化技术作为计算机和用户之间信息沟通的渠道,将抽象的信息以一种图形化的简明形式呈现出来,从而发现新颖而又易于理解的模式。可视化数据挖掘技术能够更轻松直观的从大数据量中找到有用的规律和信息,其目的就是要更好利用人们对于可视化形式下模型和结构的获取能力,进而指导挖掘工作,理解挖掘结果。本文研究了可视化数据挖掘的三种主要方法:数据可视化,挖掘过程可视化和结果可视化。为原型数据挖掘系统实现了可视化模块,所实现的可视化数据挖掘功能具有良好的易用性和可扩展性。用户可以轻松地通过数据可视化观察数据分布及统计信息,对数据挖掘过程进行有效的控制,结合对挖掘结果的直观图形显示,来查看和理解挖掘结果。本文还重点研究了星形坐标可视化技术在聚类算法中的应用。利用星形坐标方法实现了大规模数据和较大维数的数据集的可视化。针对传统的基于密度聚类算法DBSCAN对邻域参数Eps选取敏感的缺点,通过星形坐标轴的旋转、缩放,图像的缩放,数据点的查看、选择及着色等操作,来观察和记录试验数据集,不断对算法的参数进行改进,帮助用户理解数据挖掘算法的结果,直到完成交互式数据挖掘。