高维数据的相关图看起来不可读

是因为高维数据在二维平面上难以直观展示，导致图形混乱、信息过载，难以从中获取有效的洞察和分析结果。为了解决这个问题，可以采用以下方法：

1. 数据降维：通过降低数据的维度，将高维数据转化为低维数据，以便更好地可视化和理解。常用的降维方法包括主成分分析（PCA）和流形学习算法（如t-SNE、UMAP等）。
2. 数据聚类：将高维数据进行聚类分析，将相似的数据点归为一类，从而减少数据的复杂性。常用的聚类算法包括K-means、DBSCAN等。
3. 数据切片：将高维数据按照某种规则进行切片，将不同维度的数据分别展示，以便更好地观察和分析。例如，可以通过绘制多个二维图形来展示不同维度之间的关系。
4. 数据可视化工具：利用专业的数据可视化工具，如D3.js、Matplotlib、Tableau等，可以更好地展示高维数据。这些工具提供了各种图表类型和交互功能，可以根据需求选择合适的图表进行展示。
5. 数据挖掘和机器学习算法：利用数据挖掘和机器学习算法，对高维数据进行分析和建模，从中提取有用的信息和模式。例如，可以使用聚类算法、分类算法、回归算法等进行数据分析和预测。

对于高维数据的可视化和分析，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，包括：

1. 数据分析与挖掘：腾讯云数据分析与挖掘平台（https://cloud.tencent.com/product/dma）提供了强大的数据分析和挖掘能力，支持多种数据处理和建模算法，可帮助用户从高维数据中发现有价值的信息。
2. 数据可视化：腾讯云数据可视化服务（https://cloud.tencent.com/product/dvs）提供了丰富的数据可视化组件和图表类型，用户可以通过简单的配置和交互操作，实现高维数据的可视化展示。
3. 人工智能：腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）提供了多种人工智能算法和工具，可用于高维数据的分析和处理，包括图像识别、自然语言处理、机器学习等。

需要注意的是，以上产品和服务仅为示例，具体选择应根据实际需求和场景进行评估和决策。