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高维的数据之间除了有线性关系之外,还有非线性的关系,为此提出一种基于核函数的低秩非线性属性选择算法。通过核函数把数据的每个属性都映射到高维空间,在高维空间中表示出属性之间的非线性关系;通过低秩约束排除噪声的干扰,利用高维空间中数据属性对应的稀疏正则化因子进行属性选择。核函数映射可以找出数据属性之间的非线性关系,低秩约束相当于对高维数据的全局结构进行子空间学习。该算法是一种嵌入了低秩结构的非线性属性选择算法。实验结果表明,该算法比其它的属性选择算法具有更好的效果。