RadViz es uno de los pocos métodos en Análisis Visual capaces de proyectar datos de alta dimensión y explicar las estructuras formadas en términos de variables de datos. Sin embargo, los métodos RadViz tienen varias limitaciones en términos de escalabilidad en el número de variables, ambigüedades creadas en la proyección por la colocación de variables a lo largo del espacio de diseño circular y la capacidad de segregar instancias similares en clústeres visuales. Para abordar estas limitaciones, proponemos RadViz++, un conjunto de técnicas para la exploración interactiva de datos de alta dimensión utilizando una metáfora tipo RadViz. Demostramos el valor añadido de nuestro método comparándolo con métodos de visualización de alta dimensión existentes y también analizando un conjunto de datos complejo del mundo real que tiene más de cien variables.