大数据时代下的数据挖掘是一个备受关注的研究领域。随着信息量的指数级增长，如何有效挖掘和利用数据中隐藏的信息成为了研究者和业界人士亟待解决的问题。数据挖掘作为一门综合性的学科，涉及统计学、机器学习、模式识别、数据库技术等多个领域。其中，可视化驱动的交互式数据挖掘方法以其直观和高效的特点，正成为数据挖掘领域的热点研究方向。
在这一背景下，本文探讨了可视化数据挖掘的定义、特点以及应用，同时介绍了交互式数据挖掘的分类和各种可视化数据类型。作者朱亚琼在研究中指出，可视化数据挖掘是指利用可视化技术直观分析数据，并通过交互式算法进行计算研究，将数据挖掘结果以直观形式表现出来，从而帮助人们更好地理解数据内在信息。
可视化技术在数据挖掘中的作用日益凸显，它不仅能够帮助用户更直观地分析和理解数据，而且还能提高用户的参与度，实现人机交互。数据挖掘的过程实质上是用户对大量信息进行观察分析的过程，而可视化技术正是将计算机的计算分析功能转化为便于用户观察分析的数据，进一步提升数据挖掘的效率和准确性。
在研究中，作者还提出了交互式数据挖掘的概念。交互式数据挖掘算法在实际应用中通常分为型方法与型方法。型方法侧重于计算机的数据处理能力，而型方法则更依赖于可视化技术，通过可视化技术辅助用户提取数据中的有用信息。交互式数据挖掘强调用户与计算机之间的互动，用户通过可视化手段参与数据的检索和分析过程，从而提高挖掘数据的效率和有效性。
在可视化的数据类型方面，作者将可视化数据类型划分为六种，包括一维数据、二维数据、多维数据、文本或超级文本、层次或图表以及算法或软件。一维数据通常表示时间序列数据，如股票价格等。二维数据以地理位置数据为典型代表，例如地图上的经度和纬度。多维数据涉及三个或三个以上的维度，通常需要通过特定的可视化技术，如平行坐标法，来实现复杂数据的直观表达。文本和超级文本数据则是针对结构化和非结构化的文本信息，如网页和文档等。
文章还探讨了可视化技术在数据挖掘中的实际应用，通过案例分析，介绍了各种可视化技术在不同场景下的应用实例，展示了可视化数据挖掘在各个领域的广泛应用潜力，从而验证了可视化数据挖掘和交互式数据挖掘技术的巨大发展空间。
总结来说，可视化驱动的交互式数据挖掘方法研究是数据挖掘领域的前沿课题，它通过结合人类的视觉感知和计算机的计算能力，提高了数据挖掘的效率和准确性。随着技术的不断进步，可视化数据挖掘和交互式数据挖掘方法将会在更多领域得到应用，为各行各业的数据处理和决策支持提供更加有力的技术支持。
