轮廓图又称平行坐标，它将m维欧氏空间的点x_i（x_i1，x_i2，…，x_im）映射到二维平面上的一条曲线，具体步骤如下：

①作笛卡儿坐标系，横坐标取m个点，以表示m个变量。

②对给定的一个样本（或观察值），其m个点的纵坐标（即高度）与变量取值成正比。

③连接m个点得一折线，即为该样本的一条轮廓线。

④对于具有n个样本的数据集，重复以上步骤，可画出n条折线，构成整个数据集的轮廓图。对于不同的样本，可以用不同的颜色、线条类型等加以区分。

轮廓图中每个变量都被一致对待，便于使用者可以通过观察多维数据之间的联系进行数据挖掘。它还可以作为其他方法的预处理。

轮廓图的优点是将多维数据用二维的坐标图简单地表示出来，从而达到降维的效果。但是当维数增加即所观察的变量增加时，映射到平行坐标上表现为平行坐标轴的增加，而随着轴数的增加必然导致轴间距离过于接近，使得图形凌乱，有碍于有用信息的发现，并且坐标轴刻度虽然也表示变量相互间的关系，但是容易造成混淆，数据点连接也可能出现错误。