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特征选择是从特征集合中选择相关特征子集，方便数据聚类、分类和检索等．现有的无监督特征选择算法是将高维数据映射到低维空间并计算每个特征的得分，选择排名靠前的特征．提出一种基于稀疏聚类的无监督特征选择算法：首先利用流形学习的特征映射思想将高维空间的数据映射到低维空间中，用样本构造近邻图，通过图的嵌入找到低维空间，降维后的空间能保持原始数据集的流形结构．其次，得到的样本嵌入矩阵表示特征的重要性，是区分特征对每一个聚类簇的贡献大小的指标，利用低维空间对高维空间的拟合，构造一个目标函数．最后，目标函数本质是回归问题