基于PCA和ReliefF的特征选择方法是一种结合降维和特征权重评估的混合特征选择策略。该方法首先利用主成分分析（PCA）对原始高维数据进行降维处理，提取出主要成分以减少数据冗余和噪声。然后，通过ReliefF算法评估各个特征在分类任务中的重要性，根据特征权重进行排序和选择。这种组合方法既保留了PCA在降维和去相关方面的优势，又发挥了ReliefF算法在特征相关性评估上的能力，能够有效提升特征选择的效率和分类模型的性能。该方法在生物信息学、图像识别等领域具有较好的应用潜力。