本发明涉及一种面向目标识别的知识图谱辅助特征聚类与选择方法，涉及计算机领域；该方法一方面提供了一种面向目标识别的知识图谱辅助特征聚类方法，该方法能够将目标识别的训练数据集和对应的知识图谱中的目标特征投影到一个公共特征空间，其中在同一投影方向上、具有大系数的异质变量形成一个公共模块。通过这种方法可以实现将显著特征聚类到显著共表达模块；另外一方面，提供一种面向目标识别的知识图谱辅助特征选择方法，能够将第一部分筛选出的训练数据集和目标数据集显著特征进行关联分析，进而按需求选出其中的Top特征用于后续分类。通过本发明的方法，解决了目标识别领域训练数据集特征冗余以及分类准确率低下的技术问题。