数据集合的非平衡性指不同类型的样本量的大小较为悬殊。近年来,非平衡数据分类问题的重要性已经引起了广泛关注。然而,对于高维非平衡数据分类特征选择技术的研究并不多见。本文在回顾了非平衡数据已有方法的同时,介绍了两种新的应对方法,分别是基于类型分解的特征选择方法,以及基于Hellinger距离的特征选择方法。数据的不平衡性在现实问题中较为常见,同时针对非平衡数据的分类往往具有重要意义,因为这些少数类常常对应着较为重要的错分代价,遗漏或者错分都会带来较为严重的后果。论文第1章介绍了非平衡问题的实例,回顾了机器学习以及数据挖掘领域对非平衡问题的解决方法。从方法论的角度大致可以总结为五类,分别为抽样方法、训练集合分解方法、代价敏感度学习方法、分类器集成方法以及特征选择方法。我们在第2章综述性地介绍了前四种方法,在第3章综述性介绍了已有的特征选择方法,包括Case-Specific-IG方法、RELIEF方法、FAST方法以及一种特征选择框架。论文第4章主要介绍了提出的两种新的特征选择方法。首先在类别分解的基础上提出了一个新的特征选择方法,具体来讲,就是我们将大的类别分割成相对小的伪子类然后相应生成伪类标签,进而降低了数据的不平衡性,再通过特征选择度量对新分解的数据的特征进行选择,并基于此给出分类；其次我们介绍了基于Hellinger距离的特征选择方法,Hellinger距离度量了两个分布之间的距离,因此对于两类问题来说,如果出现非平衡性,并不影响其分布之间的距离的度量,因此该距离对于非平衡性并不敏感,可以作为度量特征和类型之间相关性的较好度量。我们提出的两种方法在往年KDDCup数据集合上均取得了较已有特征选择方法更好的分类结果。