高维数据挖掘是当前数据挖掘领域的一个重要分支，它的主要特点在于处理的数据具有高维性，与传统数据挖掘相比，高维数据挖掘在技术上和应用上都面临着更多的挑战。随着大数据时代的到来，高维数据挖掘成为了研究的热点问题，同时也成为了数据处理的难点问题。
数据挖掘最早在20世纪80年代被提出，经过90年代的发展，成为了数据库系统及其应用领域的热点话题。数据挖掘是指从大量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中，提取隐含在其中的、新颖的、潜在有用的、并且最终可理解的模式的非平凡过程。这个过程涉及到数据分析、数据融合以及决策支持等多个方面。数据挖掘的主要技术领域包括数据库技术、人工智能、模式识别、统计学、信息搜索技术、数据可视化和高性能计算等。
数据挖掘通常分为三个阶段：数据准备、数据挖掘和结果评价与表达。数据挖掘的基本过程包括确定研究目标、数据的收集与整理、建立合适的数据挖掘模型、分析和评价模型以及知识同化等。数据挖掘方法主要分为描述性方法和预测性方法两大类，常用的数据挖掘方法包括关联规则、决策树、聚类分析、回归分析、神经网络、预测估计、时间序列分析、异常分析和描述性可视化法等。
高维数据挖掘，顾名思义，是在高维数据集上进行的数据挖掘。目前，对于高维数据并没有明确的定义，但一般认为当数据的维度增长到一定程度，使得数据处理变得明显异常困难时，这样的数据集就可以被认为是高维数据集。与传统的数据挖掘相比，高维数据挖掘的主要区别在于它的高维度。当前，高维数据挖掘已成为数据挖掘研究的重点和难点，它在许多领域都有应用，比如贸易交易数据、Web文档、基因表达数据、Web使用数据和多媒体数据等。这些数据集的维度（属性）通常能达到成百上千。
高维数据对数据挖掘产生了显著的影响。在高维空间中，传统的数据挖掘算法性能会下降，很多基于距离度量的算法失效。具体来说，高维数据挖掘在几个方面受到了影响：聚类算法在高维空间中失效，关联规则挖掘算法在高维度下由于组合爆炸变得不可行，异常检测在高维数据的稀疏性面前变得无能为力。
当前，高维数据挖掘的研究现状集中在如何有效处理高维数据集。解决方法通常包括降维技术，将高维数据降维至较低维度，以便使用低维数据处理方法进行分析。例如，在基于回归分析的方法中，正则化技术是一种重要的技术，通过在目标函数上增加一个惩罚项，利用惩罚参数的调节，使得最终的估计结果具有自动的稀疏性，从而实现降维。
在实际应用中，如项目教学法等教学实践也表明，高维数据挖掘的应用能够提升教学效果。学生对于高维数据挖掘的兴趣较高，学习氛围活跃，综合技能明显提高，学习内容合理开放，能够满足不同层次学生的需要。
高维数据挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究方向，它不仅在理论研究上具有挑战性，而且在实际应用中具有重要的价值。随着技术的不断进步和应用领域的拓宽，未来高维数据挖掘方法将会持续发展，以满足日益复杂的数据分析需求。
