本书利用稀疏优化思想对遥感图像条带噪声去除、染色体图像分类、生物信息数据整合三个问题建立模型，并设计算法解决相应问题。其中，基于变分的稀疏正则化模型对遥感图像条带噪声进行去除；对于染色体分类问题，通过高阶奇异值分解方法提取各个染色体类别的特征信息，用于对未知染色体像素点的分类；而对生物信息数据整合问题，基于联合非负矩阵分解模型结合数据的结构特点建立组稀疏正则项进行建模。通过以上问题的研究，本书旨在建立一种稀疏优化思想对机器学习、数据挖掘、图像处理等领域的复杂数据所含信息进行挖掘，从而发现新知识。