【摘要】快速核主成分分析算法（ｆａｓｔ ｋｅｒｎｅｌ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ，ＦＫＰＣＡ）和层次分析法（ａｎａｌｙｔｉｃ ｈｉｅｒａｒｃｈｙ ｐｒｏｃｅｓｓ，ＡＨＰ）在房屋安全大数据分析中可以检测异常、预测故障、优化决策等，提供房屋安全管理和风险控制的支持。 本文首先针对房屋安全大数据特征选择与分类问题，提出一种基于快速 ＦＫＰＣＡ 与 ＡＨＰ 的算法。 其次，通过 ＦＫＰＣＡ 对大数据进行降维，使用 ＡＨＰ 方法进行特征权重计算，从而筛选出与房屋安全密切相关的特征，最后，用选定的特征进行优化分析。 该算法通过特征选择性能评价和分类模型性能评价两方面进行评估，以提升分类模型的性能和准确性。