陈传毅，戴卫军

(澳门城市大学，澳门 999078)

1 引言

高维数据就是指多维数据，是一维数据或者能够写成表达式的二维数据，而高维数据同样可以类推，不过在维数较高时，很难直观地表示，因此目前高维数据挖掘是重点研究对象。高维数据挖掘是指在大量的数据内，找出事先未知、隐含的，同时有用知识的一项任务[1]。是计算技术研究中一个非常具有价值的新领域，主要融合了统计学、机器学习、人工智能以及数据库等多个领域的技术以及理论，成为数据库领域以及国际信息的最新研究方向之一，受到工业界以及学术界的广泛关注[2]。

文献[3]采用无线传输技术，对异常数据进行降噪处理，结合FFD技术完成数据互通，根据FIFO挖掘思想，挖掘数据并设计挖掘流程，实现大规模高维数据挖掘算法。该方法的数据挖掘可靠性强。文献[4]运用分段向量量化编码技术，分析云数据空间存储结构，根据闭频繁项集检测方法，信息融合处理云数据并提关联规则特征，结合尺度分解方法，降维处理云数据，采用模糊聚类方法，对云数据进行分类挖掘。该方法数据挖掘的聚类性能较好。当前高维数据隐藏模式挖掘能够利用降维把数据从高维降低至低维，通过增量方法以及并行方法来提升计算性能。而当前高维数据隐藏模式挖掘精度较低，挖掘执行时间较长，且挖掘过程工作量较大，挖掘过程较为复杂，很难满足实际需求。

针对上述问题，本文提出一种基于……