1.一种随机选取特征的方法，其特征在于，包括：

确定各个候选特征的度量值，得到第一度量值集合；

对所述第一度量值集合进行标准化处理；

通过预设算法扩大标准化处理后的第一度量值集合中各个度量值间的差异，得到第二度量值集合，包括：对标准化处理后的第一度量值集合中的度量值进行聚类，得到多个簇，每个簇中包括至少一个度量值；确定各个簇的边界点以及各个簇包含的度量值的数量；根据各个簇的边界点以及各个簇包含的度量值的数量，确定各个簇的密度；判断各个簇的密度是否大于预设密度，扩大待处理簇的边界，其中，所述待处理簇为密度大于所述预设密度的簇；根据所述待处理簇扩大前的边界与扩大后的边界确定扩大系数；根据所述扩大系数扩大所述待处理簇中各个度量值之间的距离，得到第二度量值集合；

将所述第二度量值集合中的度量值作为各个候选特征的适应度输入轮盘赌模型，将所述轮盘赌模型输出的特征作为选中特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一度量值集合进行标准化处理，包括：对所述第一度量值集合进行min‑max标准化处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预设算法扩大标准化处理后的第一度量值集合中各个度量值间的差异，得到第二度量值集合，包括：对标准化处理后的第一度量值集合中的各个度量值进行平方运算，以扩大各个度量值间的差异，得到第二度量值集合。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述第二度量值集合中的度量值作为各个候选特征的适应度输入轮盘赌模型之前，所述方法还包括：对所述第二度量值集合进行拉普拉斯平滑处理；

所述将所述第二度量值集合中的度量值作为各个候选特征的适应度输入轮盘赌模型，包括：将拉普拉斯平滑处理后的第二度量值集合中的度量值作为各个候选特征的适应度输入轮盘赌模型。

5.一种随机选取特征装置，其特征在于，包括：

度量值确定模块，用于确定各个候选特征的度量值，得到第一度量值集合；

标准化处理模块，用于对所述第一度量值集合进行标准化处理；

差异扩大模块，用于通过预设算法扩大标准化处理后的第一度量值集合中各个度量值间的差异，得到第二度量值集合，包括：对标准化处理后的第一度量值集合中的度量值进行聚类，得到多个簇，每个簇中包括至少一个度量值；确定各个簇的边界点以及各个簇包含的度量值的数量；根据各个簇的边界点以及各个簇包含的度量值的数量，确定各个簇的密度；

判断各个簇的密度是否大于预设密度，扩大待处理簇的边界，其中，所述待处理簇为密度大于所述预设密度的簇；根据所述待处理簇扩大前的边界与扩大后的边界确定扩大系数；根据所述扩大系数扩大所述待处理簇中各个度量值之间的距离，得到第二度量值集合；

特征选取模块，用于将所述第二度量值集合中的度量值作为各个候选特征的适应度输入轮盘赌模型，将所述轮盘赌模型输出的特征作为选中特征。

6.一种电子设备，其特征在于，其包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于：执行根据权利要求1至4中任一项所述的随机选取特征的方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机指令，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行上述权利要求1至4中任一项所述的随机选取特征的方法。