针对神经性疾病难以确诊的问题，提出了一种基于图的特征选择方法，过滤掉不相干的特征，从而方便并且准确地对疾病患者进行诊断。算法首先基于先验知识定义了两种基本关系（特征关系和样本关系）；然后将这两种关系嵌入到一个由最小二次损失函数和l2 -范数正则化因子组成的多任务学习框架中进行特征选择；最后，将约简得到的降维矩阵送入支持向量机（SVM）中对阿兹海默症患者进行确诊。通过对Alzheimer’s disease neuroimaging initiative（ANDI）的研究数据集进行实验得知，提出算法的分类效果均优于一般常用分类算法，如K最近邻法（KNN）、支持向量机（SVM）等。提出的算法通过考虑特征选择和引入两种数据的内在关系，有效提高了阿兹海默疾病诊断的正确率。
