根据所提供的文件信息，我们可以提炼出以下知识点：
1. 数据挖掘定义：数据挖掘是从大量数据中通过算法搜索隐藏信息的过程。它旨在通过统计分析、模式识别、机器学习和数据库技术等多个学科相结合的方法，发现数据之间有意义的关联和模式。在高校招生预测的背景中，数据挖掘可以帮助揭示影响招生人数变化的复杂关系和趋势。
2. 支持向量机（SVM）：支持向量机是一种基于统计学习理论的监督学习算法，用于分类和回归分析。SVM算法的核心思想是寻找一个最优的超平面来最大化不同类别数据之间的边界，从而达到分类的目的。在高校招生预测模型中，SVM能够处理非线性问题，提高预测的准确性。
3. 主成分分析（PCA）：主成分分析是一种统计方法，它通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，这些新变量称为主成分。主成分分析通常用于数据降维，以消除数据中的重复信息，从而提取最能代表原始数据信息的特征。在本研究中，PCA用于高校招生历史数据的处理，减少数据冗余，提高模型的预测性能。
4. 高校招生预测的复杂性：高校招生人数受多种因素影响，如国家政策、社会需求、社会经济状态、学校师资队伍和人才需求等。这些因素不仅难以量化，而且招生人数变化呈现非线性特征，小样本和不确定性使传统的线性模型难以满足预测的精确性需求。
5. 传统高校招生预测方法：传统方法包括多元统计分析、灰色预测和时间序列预测等。尽管这些方法简单快速，适合线性变化数据，但在应对非线性、不确定的高校招生人数预测方面存在局限性。
6. 案例应用：文档中提到使用某高校1994至2010年的招生数据进行仿真，以验证数据挖掘模型的性能。结果表明，所提出的模型在预测准确性方面表现优越，能够为高校未来招生人数预测提供有价值的参考。
7. 关键词解析：文档中提到的关键词“数据挖掘”、“支持向量机”、“高校招生”和“预测”是本文研究的核心概念。数据挖掘和SVM是实现高校招生人数预测的关键技术，高校招生指的是教育机构招收新生的过程，而预测则是应用数据挖掘技术对未来的招生人数进行估计。
8. 高等教育的大众化：自1999年高校大规模扩招以来，中国的高等教育已经从精英教育阶段迈向了大众化阶段。随着高等教育规模的扩张，对高校招生人数的准确预测变得尤为重要，不仅关系到高校的教育质量，也与社会经济的发展息息相关。
以上内容结合了数据挖掘技术在高等教育领域的应用实例，特别是在高校招生预测方面的研究，详细解释了研究的背景、方法、技术路线以及实际应用效果，并阐述了高校招生预测面临的问题和挑战。这些知识点的详细阐述能够为相关领域的研究者和实践者提供参考和指导。
