简介：降维与分类一直是机器学习的研究热点，在很多领域有着成功的应用．针对基因数据分类存在特征维数过高、冗余数据和高噪声等问题，现提出一种基于ReliefF和自适应粒子群（APSO）优化的混合降维算法．即先通过ReliefF和APSO算法选择特征子集，然后使用超限学习机作为评价函数对基因数据进行分类，最后通过循环迭代得到最优的分类精度．实验证明，混合降维算法与已有的算法相比分类精度更高、更稳定，它适用于基因表达数据降维．
ReliefF和APSO混合降维算法研究
