特征约简是数据挖掘的一项基础性技术，其目的在于降低数据的维度和提取数据中的重要特征或特征组合。《数据挖掘中的特征约简》系统地阐述了特征变换、特征选择的基本原理、基本过程，介绍了针对连续型、类属型等不同类型数据的过滤型、封装型及嵌入型特征约简方法。着重讨论了近年兴起的软特征选择技术，以及嵌入自动特征约简的子空间聚类、子空间分类技术，并以实例的方式给出了不同方法在文档挖掘、信息安全以及生物信息学等领域的应用。
《数据挖掘中的特征约简》可以作为数据挖掘、机器学习、模式识别理论与技术的教学、实践和应用的教科书或参考书，适合高等院校高年级本科生、研究生以及学习数据挖掘课程的学生使用，也适合相关企事业的技术人员使用。