陈 曦 ，华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室研究员。先后多次主持承担国家自然科学基金项目，参与863重点项目、973项目等***重点项目。获专利授权10项，所开发的算法已投入实际应用。在本方向国际**期刊和会议上发表20余篇英文论文，广受包括IEEE院士在内的专家好评。撰写学术专著1部，参编专著2部。

第 1章 绪论 001
1．1 研究背景与意义 002
1．2 国内外研究综述 005
1．3 本书的研究目标 012
1．4 本书的主要内容 015
第 2章 面向不平衡数据的监督特征选择方法———局部赋权判别投影方法 019
2．1 概述 020
2．2 基于图模型的局部赋权判别投影方法 021
2．3 实验分析与评价 029
2．4 本章小结 043
第3章 面向不平衡数据半监督特征选择方法———非对称局部判别选择方法 044
3．1 概述 045
3．2 基于图模型的非对称局部判别方法 047
3．3 实验分析与评价 050
3．4 本章小结 068
第4章 面向诊断性特征选择的搜索策略 069
4．1 概述 070
4．2 基于一对一策略的诊断性特征选择方法 072
4．3 实验分析与评价 080
4．4 本章小结 101
第5章 基于相似稀疏样本局部几何结构和判别信息的诊断性特征选择方法 102
5．1 概述 103
5．2 基于相似稀疏样本局部几何结构和判别信息的诊断性特征选择方法 104
5．3 实验分析与评价 105
5．4 本章小结 113
第6章 自适应半监督特征选择方法 114
6．1 概述 115
6．2 自适应半监督特征选择方法 116
6．3 实验分析与评价 118
6．4 本章小结 126
第7章 基于自动视图生成和联合l
1，2范数最小化的监督多视图特征选择方法 127
7．1 概述 128
7．2 监督多视图特征选择方法 130
7．3 实验分析与评价 133
7．4 本章小结 143
第8章 带有标签学习的半监督多视图特征选择方法 144
8．1 概述 145
8．2 半监督多视图特征选择方法 145
8．3 实验分析与评价 147
8．4 本章小结 156
第9章 总结与研究展望 157
9．1 总结 158
9．2 研究展望 159
参考文献 161
名词索引 171