本書利用稀疏優(yōu)化思想對遙感圖像條帶噪聲去除、染色體圖像分類、生物信息數(shù)據(jù)整合三個問題建立模型，并設計算法解決相應問題。其中，基于變分的稀疏正則化模型對遙感圖像條帶噪聲進行去除；對于染色體分類問題，通過高階奇異值分解方法提取各個染色體類別的特征信息，用于對未知染色體像素點的分類；而對生物信息數(shù)據(jù)整合問題，基于聯(lián)合非負矩陣分解模型結(jié)合數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特點建立組稀疏正則項進行建模。通過以上問題的研究，本書旨在建立一種稀疏優(yōu)化思想對機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理等領(lǐng)域的復雜數(shù)據(jù)所含信息進行挖掘，從而發(fā)現(xiàn)新知識。