本文对多维数据中特征类挖掘子系统的设计与实现进行了研究。主要内容如下： 1．针对多维数据环境下挖掘闭合特征方体的问题，采用了类三维频繁闭合方体挖掘的计算过程，提出了一个n-维闭合方体挖掘的算法nDCubeMiner，并通过引入在，n-维环境下进行剪枝的策略，以及合理的切割集合并策略来优化算法的性能。 2．引入带空洞的特征方体的概念，提出了挖掘带空洞特征方体的问题。深入探讨和比较了(带空洞)特征方体挖掘问题的两类解决方案--自顶向下和自底向上，采用了把这两种思路结合起来的策略，引入了新型的重合类挖掘技术和启发式切割技术，设计并实现了一个高效的算法FlawedCubeMiner。 3．针对(带空洞)特征方体的概化问题，引入了概化结果的合适度度量，设计并实现了自底向上沿各维搜索概化的算法。