随着科学技术迅猛发展，海量数据的处理已经成为研究与生产中一项重要的工作。此时，数据挖掘技术也开始发展，帮助用户和分析人员更快地找到感兴趣的信息或是直接提供新颖的结论。而可视化技术一直是人们解决复杂问题的一种有利工具。这两者的结合便产生了可视化的数据挖掘技术。本文在综合研究各种数据可视化方法和多种数据挖掘方法的特点的基础上，设计实现了一个针对数据挖掘过程的可视化挖掘工具，该工具着重于研究数据挖掘的过程，使得用户能够较好的参与进数据挖掘之中，并进行指导和监督。本文的研究工作及创新点主要有以下两个方面：1．在研究了多种可视化方法之后，提出了一种聚类的可视化的表达方法，即：聚类的平行坐标表达法。并通过大量实验对该种方法的优缺点以及适用范围进行了探讨。2．深入研究数据挖掘过程，较多的考虑了用户在数据挖掘中的指导和参与性，针对K-means算法，在解决如何使用户参与进数据挖掘过程的方面提出了自己的看法，并予以实现。当可视化技术应用于数据挖掘中时，用户可以非常直观的了解数据挖掘的过程，参与数据挖掘的进行，更加深入的把握数据挖掘，而针对不同的挖掘算法，不同的挖掘结果，甚至不同的用户都需要选择不同的可视化处理方法。因此，不断研究如何在数据挖掘中用好可视化技术是一件长远而有意义的工作。