高维数据是一种十分常见的数据类型。其数据样本拥有多个属性，譬如包含多种指标的环境监测数据，包含多种信息的个人档案等等。但尽管常见，如何高效地分析这类数据，对分析人员来说依然是一个巨大的挑战。其中的关键在于，如何同时展示多个属性并挖掘它们之间的联系，这在数据拥有成百上千个维度时会变得尤为艰难。过去的数十年里，在可视化领域已经产生了大量优秀的技术，如散点图矩阵、平行坐标等，以帮助用户分析这类数据。但这些方法都还有很大的完善空间，而且研究和应用领域中也存在着尚未发掘的潜力与空缺。为此，我们在高维数据可视化方向开展了大量的研究，致力于改善已有技术、创造新的可视化方法，并推广高维可视化在不同领域的应用。下面列举了我们在这些方面所做的工作：