如何减少样本的训练测试时间、提高分类精度是有效特征选择方法研究的重要方面。提出了一种结合PCA和ReliefF的特征选择算法。该算法选择出了最具有代表性的特征,构成有效特征子集,实现了特征降维。同时,较PCA-GA方法,该算法具有简单、快速等优点。利用标准数据集进行的实验结果表明,文中算法是可行的、有效的,为模式识别的信息特征压缩提供了一种新的研究方法。