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采用当前方法去除大数据集合中存在的冗余特征时,去除冗余特征的系统运行时间较长,存在排除效率低和有效性差的问题,提出基于Multi-Agent的大数据集合冗余特征排除算法。将Multi-Agent系统应用在大数据集合冗余特征的排除过程中,通过Shearlet变换去除大数据集合中存在的噪声信号,采用滑动窗口对大数据集合进行更新,过滤并检测大数据集合中存在的离群点,通过增量主成分分析法提取大数据集合的初步特征,在Fisher准则函数的基础上对各主元中存在的分类信息进行量化处理,通过熵值法获得对应的权重,根