《高维聚类知识发现关键技术研究及应用》围绕高维数据的聚类问题展开研究，在讨论高维数据相似性尤其是高维二元数据相似性定义的基础上，提出了基于粗图模型的硬聚类和软聚类算法、高维二元数据的映射聚类算法、基于蚂蚁行为的聚类算法等，并进一步提出基于映射聚类的离群点检测方法；还特别讨论了高维聚类结果的表示方法问题，提出了应用粗糙集高效表达聚类结果的方法；最后探讨了聚类知识发现数据建模的基本步骤，给出了聚类知识发现的典型应用案例。知识发现是从数据集中抽取和精化新的模式的过程，基于数据库的知识发现（Knowledge Discovery in Database, KDD）是知识发现研究的主体和热点，而聚类知识发现又是知识发现的重要方面。如何有效处理巨量、高维的数据，是当前聚类分析的关键技术。