本书综合了作者多年从事维数约简研究的理论成果，从特征提取和特征选择两个方面给出了系列解决高维数据维数约简的新观点、新方法、新技术。内容涵盖以下五方面：1、为了解决传统主成分分析算法无法应用于非线性结构数据的缺点，提出了一种基于局部主成分分析和低维坐标排列的流形学习算法；2、提出了一种自适应加权的子模式局部保持投影算法；3、提出了一种结构保持的投影算法；4、提出了一种基于改进有效范围的特征选择方法；5、提出了一种基于大权重小冗余的过滤式特征选择框架。