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基于Hilbert-Schmidt依赖性准则提出了一种新颖的特征选择算法FSUNT,重点考虑特征选择过程中可能出现的模糊性和不确定性。针对类标号不确定而其他特征值确定的文本数据,通过考察特征与不确定的类标号间的Hilbert-Schmidt相关性,对特征进行排序,并选取最终的结果子集。最后大量真实与仿真实验结果表明,基于该算法可得到良好的分类效果和稳定性。