本发明涉及一种面向软件缺陷预测的混合特征选择方法，首先从原始特征集中选择最相关的m个特征，丢弃掉不相关特征；随后根据特征与特征之间的关联性，对这m个特征进行聚类，将相互之间冗余度高的特征聚类到同一个簇中。最后利用包裹式特征选择的思想，从当前特征子集中删除每个簇中一个最不相关的特征，形成新的特征子集，然后用准确率这个评价函数对该特征子集进行评价，本发明得到的最终特征子集既排除了不相关特征，又降低了特征之间的冗余度。同时，从不同簇里删除一个最不相关的特征形成新的特征子集，可以有效减少被搜索的特征子集的数量。