本发明公开一种基于权重标签的局部子集合多标记特征选择方法。特征选择是指在不同数据集中选择与标签相关度较高且特征之间冗余度较低的特征子集。传统的特征选择方法没有考虑标签的权重和与标签相关性较弱的特征也可能对特征的划分起决定性作用。在分析传统的多标签特征选择方法优劣的基础上，引入权重标签和局部子空间实现优化多标签特征选择。改进后的方法通过计算标签的权重，能有效的了解单个标签在多标签集合中的重要性，使得计算特征与标签的相关性时，更有说服力，并对三个子空间设置采样比例，能有效地增强特征选择的灵活度。