在高维大数据中,多样性、异质性是数据的基本特征。数据信号弱、噪声大等因素常常使得模型分析效果欠佳。在实际数据分析中,数据本身的内在结构信息可以做为很有效的辅助信息被使用。同时,数据的结构特性也往往是数据分析的研究目标。因此,研究如何借助和提取结构信息在高维数据分析方法中非常必要。本文首先详细地对治愈率模型、有限混合回归模型及具有调控关系的多信息源数据分析方法进行了综述,这些模型和方法均面向数据的异质性或多样性。本文基于惩罚方法,在上述模型框架下,探讨如何使用和提取数据的结构信息。具体来说:一是提出了一种惩罚方法来对混合治愈率模型进行估计,其中我们明确地考虑了协变量的结构效应。现有文献对协变量施加了严格的比例结构效应约束,我们的方法与之不同。我们通过检查回归系数的大小来研究协变量的结构效应,允许回归系数相似但是不相等,这种结构更为灵活。根据数据的特点,我们开发了不同的惩罚和相应的计算算法。所提出的方法具有很直观的公式结构,可以被有效地实现。模拟结果表明,该方法能够较准确地估计参数和识别相关变量,具有更好的性能。我们对两个乳腺癌数据集进行了分析,一个是低维度临床变量,另一个是高维度遗传变量。我们的方法不仅具有与现有研究不同的视角,而且在模拟和实际数据分析中均表现出明显优势。二是在有限混合回归模型中,提出了一种适应高维数据的结构化的惩罚方法,用于对重要变量实现正则化估计和变量选择,同样重要的是,还可用于识别潜在协变量效应结构。在现有文献中,对重要协变量之间的差异或者潜在的协变量效应结构缺乏关注。具体而言,重要的协变量可以分为两种类型:在不同的子总体中表现相同的协变量和表现不同的协变量。正确地识别这样的结构能使我们更好地理解协变量及其与响应变量的关系。我们的研究工作可以有效地弥补这种缺乏。所提方法能够有效地被实现,我们还对它的统计性质进行了研究,提供了估计量的非渐近的oracde结果,并且建立了它的一致性性质。模拟结果表明了该方法的优越性。在对癌症基因表达数据的分析中,我们发现了现有分析中遗漏的有趣的模型/结构。三是在有限混合回归模型的框架下,提出了一种基于惩罚函数的可借取不同组学数据结构信息的、促进不同组学数据一致聚类的方法。本研究面向高维组学数据异质性和多样性的特征。现有文献关注于组学数据的预后性能以及对重要基因的识别性能,与之不同的是,本研究关注于通过借取不同组学信息以提高聚类的准确性。在模拟和多维组学数据分析中,所提方法显示具有更为良好的聚类性能。