### 可视化数据挖掘关键技术解析
#### 一、引言
随着信息技术的快速发展，数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD）已成为人工智能领域的重要研究方向。数据挖掘（Data Mining）作为KDD的核心步骤，其目标是从海量数据中提取有价值的信息或模式。近年来，可视化数据挖掘（Visual Data Mining）作为一种重要的数据挖掘手段，因其能够帮助用户更直观地理解数据和发现潜在模式而受到广泛关注。
#### 二、可视化数据挖掘概述
可视化数据挖掘是指将数据库中的数据转换成图形形式，并通过这些图形来探索和发现数据中的模式或知识。这种技术不仅有助于提高数据挖掘过程的效率，还能帮助非专业人士更好地理解复杂的分析结果。可视化数据挖掘主要包括以下三个阶段：
1. **数据预处理阶段**：在这个阶段，通过可视化技术展示数据，可以快速了解数据的整体分布和特征，为后续的数据选择和挖掘方向提供参考。
2. **数据挖掘阶段**：采用适合特定领域的可视化技术生成数据图形，帮助用户直观地发现有用的模式。
3. **结果表示阶段**：利用可视化技术呈现挖掘出的知识或模式，使其更加易于理解和传播。
#### 三、可视化数据挖掘的优点
可视化数据挖掘相比传统数据挖掘方法具有以下显著优势：
- **宏观理解**：通过可视化技术，可以在数据预处理阶段获得对数据的整体理解。
- **直观发现**：在数据挖掘过程中，可视化技术能够辅助用户更快地发现有用的信息或模式。
- **易于理解**：通过图形化的方式呈现结果，使得非专业人员也能轻松理解复杂的数据分析结果。
- **交互式挖掘**：支持用户通过交互方式参与数据挖掘过程，提高挖掘效率和准确性。
#### 四、现有的可视化数据挖掘技术
目前，市场上已经出现了一些商业性的数据挖掘和分析系统，其中广泛应用了各种可视化数据挖掘技术。例如：
- SGI公司的MineSet系统
- IBM公司的Parallel Visual Explorer
- Spotfire公司的Information Visualization and Exploration Environment (IVEE)
- 德国慕尼黑大学的VisDB
- 新加坡信息技术学院的WinViz
这些系统利用计算机图形学、计算几何学等技术实现了数据的有效可视化。
#### 五、基于计算机图像处理的可视化数据挖掘
尽管当前可视化数据挖掘技术发展迅速，但仍存在一些挑战，尤其是在处理图像噪声方面。图像噪声可能来源于数据库中的不完整、不一致、冗余或错误的数据。此外，不同的使用者和不同的数据挖掘目的也可能导致不同的图像噪声。为解决这些问题，赵星等人提出了一种新的思路——将计算机图像处理技术应用于可视化数据挖掘中，以减少图像噪声的影响，从而提高数据挖掘的准确性和可靠性。
#### 六、结论
可视化数据挖掘是当前数据挖掘领域的研究热点之一，它不仅能够帮助用户更直观地理解数据，还能有效提升数据挖掘的效率和质量。通过结合计算机图像处理技术，可以进一步优化可视化数据挖掘的过程，提高其在实际应用中的性能。未来，随着更多新技术的发展和应用，可视化数据挖掘将会变得更加成熟和完善。
