bi。运行时,XGobi与ArcView3.0构成一个松散集成环境。这一环境通过动态连接两种软件:GIS软件——ArcView和多维数据可视化工具——XGobi,充分利用二者的优势,以动态地图为主体,动态关联多种多维数据可视化技术的可视化表达方式,协同完成空间数据挖掘可视化的任务。四、结束语目前,可视化技术在数据挖掘中一般是作为表达工具,如生成最初的视图,解析复杂结构的数据和显示分析结果。可视化与分析数据挖掘技术之间的松散关系代表了当今可视化数据挖掘系统的主要状况。现有的相互插入策略,只是简单将分析过程和图形可视化交错在一起,这突出了两者的欠缺和限制。当前的可视化数据挖掘方法大致可以划分为以下几种:(1)由传统的可视化方法组成或者独立于数据挖掘算法。(2)描述了通过数据挖掘算法抽取的模式,从而有助于对模式更好的理解。(3)在数据挖掘算法运行过程当中,允许用户通过可视化进行指导、操控。目前几乎所有已经提出的可视化数据挖掘方法都属于第一组或第二组。一个更强的可视数据挖掘策略依赖于将可视化与分析过程紧密结合起来形成一个统一强大的可视数据挖掘工具。目前,使人类可视地参与到分析过程中以实现决策支持依然是一个主要的挑战。因此,未来的工作包括两个方面,一是针对复杂的信息结构如Web数据和文本等半结构化、非结构化的数据开发合适的可视化挖掘方法;二是将各种可视化方法与来自统计学、机器学习、运筹学、仿真技术的传统方法紧密结合,融入到数据挖掘的过程中,把快速、自动的数据挖掘算法与人脑的认知能力、判断能力结合起来,改善可视化数据挖掘过程的质量和速度。最终的目标是使得基于计算机的可视化数据挖掘系统具有简单性、可见性、用户自主性、可靠性、可重用性和安全性,具有更好、更快速、更直观地探索大型数据资源的能力。参考文献:[1]王树良.基于数据场与云模型的空间数据挖掘和知识发现[D].武汉:武汉大学,2002
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