高维索引结构。首先通过联合在基于“过滤-精炼”（过滤器和优化）的查询过程中，计算查询点与各个类之间的距离下界，实现对聚类的有效过滤。为了提高距离下界对真实距离的逼近能力，采用了一种基于统计优化的超立方体区域描述方法SOHC2（基于统计优化的超多维数据集），能够更加有效地缩小搜索空间，提高查询性能。理论分析和实验结果都表明，SOHC2的查询性能明显优于其他索引方法，适合大规模高维数据的查询；与同类索引结构索引，查询速度能够提高3倍以上。