本发明公开了一种基于小样本改进图数据结构的风机故障诊断方法，包括以下步骤：首先，将风机滚动轴承的时域振动信号构建为邻近图，再对邻近图进行优化，构建改进邻近图，再优化改进邻近图，提取表征风机滚动轴承不同状态的特征指标集合，最后对特征指标集合进行聚类分析，达到对不同状态的风机滚动轴承精准分类的目的。本发明的改进邻近图数据结构更关注构建数据的局部信息，能够更加充分使用风机滚动轴承的数据信息；利用稀疏投影学习对改进邻近图数据结构进行优化，可尽可能地去除冗余数据和噪声，提高算法的运算效率和特征提取的准确率；能够有效提取表征不同风机滚动轴承状态的特征指标集合，并能够对不同状态的风机滚动轴承进行准确分类。