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本文中，我们提出了一种新颖的特征选择算法，将L2,1范数正则项合并到一块进行非监督特征选择。L2,1范数正则项通过作用在转移矩阵上使得对所有样本数据进行特征选择，本文还包括这种方法的收敛性以及计算复杂度的分析。最后运用我们的算法进行聚类分析，在典型实测数据上开展了方法验证，实验结果表明，该方法能有效地选择出所需的特征，且具有很高的准确率。