数据是人类记录信息的重要形式,而可视化是一种以图形符号等更加直观形象的方式来传达信息的技术。可视化使人类获取知识变得更加高效,它是人类获取信息的重要渠道。随着信息时代的到来,数据爆炸式增长,数据变得越来越复杂,数据维度较高。如何将高维数据可视化并反映数据特征和规律是当今可视化领域的难点和热点问题。本文着眼于利用可视化技术将高维数据可视化,帮助用户发现数据之间的关系,数据与维度之间的关系。本文的主要研究工作如下:(1)提出了一种高维数据可视化方法。由于维度爆炸及可视空间有限,用户很难可视化并探索、分析高维数据。早期的一些工作通过传统的降维方法产生隐式维度,不但损失了一部分信息,更重要的是这些隐式维度很难为用户所理解。因此,本文提出一种高维数据可视化方法,该方法结合用户有限的知识导出符合用户知识的维度,并重新组织数据。然后,利用本文基于散点图矩阵扩展的可视化呈现方法散点饼图矩阵来可视并探索重新组织后的数据。该方法可使用户发现已知数据与未知数据的关系,未知数据与导出维度的关系。实验验证了该方法的有效性。(2)设计并实现了一个高维数据可视化工具。本文通过对现有的可视化工具调研分析发现,目前存在较少的高维数据可视化工具,而且现有的高维数据可视化工具用户探索流程不够完善,不易扩展新的高维数据可视化方法。因此,亟需一个实用的高维数据可视化工具,帮助用户更好地探索、分析高维数据。本文设计并实现了一个高维数据可视化工具,该工具提供一个完整的用户可视探索数据的流程,用户可结合交互,完成对数据的探索,并可保存数据探索结果,供用户分享、查阅。而且,用户可以基于该工具,针对特定的应用扩展新的高维数据可视化方法。