近些年来,数据挖掘技术获得了人们越来越多的重视,因而成为一门新兴的学科,人们利用数据挖掘技术从海量的数据中寻找有用的信息,同时为了使数据挖掘系统发现知识的过程和结果展示易于理解和在发现知识的过程中实现人机交互,我们就要利用和发展数据的可视化方法。散点图矩阵可视化方法作为数据可视化的一种手段能够简明直观以图形形式表示数据库中的数据,也因其有效的降维作用,成为多维数据可视化的有效方法之一,因此目前主流的数据挖掘软件都包含散点图矩阵可视化方法。但当待可视化数据规模增大时,目前的可视化软件中的散点图矩阵可视化功能普遍存在速度慢,可视化效果不清晰以及缺乏与用户的交互性等缺点,因此这是本文着重要解决的问题。本文针对目前现有的一些数据挖掘系统中可视化功能所存在的一些问题入手,诸如:在数据量增大时,可视化的速度非常的慢,以及可视化效果的繁杂不清晰,同时缺少与用户的交互性等。针对这些问题本文设计了N-Box Tree的数据结构,来支持数据的快速可视化,以及增加与用户的交互性。本文详细的介绍了N-Box Tree的数据结构的原理、思想、构造方法、相关操作、以及将N-Box Tree的数据结构应用在散点图矩阵的可视化方法上,该数据结构可以方便的提高数据可视化的速度与可视化过程的交互性和效率。并对N-Box Tree的数据结构的应用效果进行试验分析,实验证明N-Box Tree的数据结构可以提高可视化的速度与交互性。同时本文提出了针对N-Box Tree的数据结构的一些优化方法,包括利用抽样策略与缓存策略,并取得了良好的实验效果。最后基于以上的研究成果,本文基于AIBox智能数据挖掘平台实现了一个数据可视化原型系统,包括数据输入,数据预处理,数据映射,数据可视化,用户交互模块等,为数据挖掘系统的设计提供了一个辅助模块。