针对高维小样本的DNA微阵列数据多分类问题，提出一种基于ReliefF和蚁群算法的特征基因选择方法（ReliefFandantcolonyoptimization，ReFACO）。该方法首先采用ReliefF算法评估特征权重，根据阈值筛选出无关基因；然后引入改进的蚁群算法，在迭代改进的过程中寻找最优基因子集；最后利用经典分类算法对维数约简后的数据分类识别。经实验证明，该方法可有效地剔除无关和冗余基因，并利用较少特征基因达到较高多分类效果。