Simhash是一种用于相似性搜索的哈希算法，主要用于处理文本数据。然而，它也可以用于处理高维数据。在处理高维数据时，可以采用以下方法：
特征选择：从高维数据中选择最具代表性的特征。这可以通过相关性分析、主成分分析（PCA）等方法实现。选择较少数量的特征可以减少计算复杂度，同时保持较高的相似性检测精度。
降维：将高维数据映射到低维空间。这可以通过主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法实现。降维可以简化数据结构，降低计算复杂度，同时保留数据的大部分信息。
向量化：将高维数据转换为向量表示。这可以通过词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF等方法实现。向量表示可以使数据具有较低的计算复杂度和较好的相似性检测性能。
分块处理：将高维数据分成多个子集，分别计算每个子集的Simhash值。然后，将这些Simhash值组合成一个综合的Simhash值。这种方法可以减少单次计算的复杂度，但可能会降低相似性检测的精度。
并行计算：利用多核处理器或分布式计算资源并行计算Simhash值。这可以显著提高计算速度，但需要考虑数据划分的策略和通信开销。
近似算法：使用近似算法进行相似性搜索，以降低计算复杂度。例如，局部敏感哈希（LSH）是一种常用的近似算法，可以在较低的时间内找到与查询数据相似的子集。
总之，处理高维数据时，可以通过特征选择、降维、向量化、分块处理、并行计算和近似算法等方法降低计算复杂度，提高Simhash在相似性搜索中的性能。