本书系统深入地论述用于模式识别的特征选择的理论与方法。本书在内容上注重系统、全面地论述特征选择理论和方法，并力求反映国内、外特征选择领域的最新发展趋势。重点论述各种有监督和无监督特征选择理论及方法。全面涵盖特征选择原理、特征选择方法分类、各类特征选择方法特点及特征选择算法性能评价方法等知识，论述各种特征评价方法，各种滤波式、封装式特征选择方法的原理、工作流程及算法步骤，论述特征选择集成方法，特征选择方法与样本选择及分类器集成的融合方法。还包括用于无监督模式识别的基于图谱理论的特征选择方法，用于优化深度学习网络的特征选择方法等的最新研究成果。 本书还提供用于大型数据集和高维数据分析的特征选择算法以及生物信息学应用的最新资料。涵盖水声目标识别、字符识别、基于脑功能磁共振成像和单核苷酸多态性等生物信息分析的疾病诊断的多种应用实例。