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在模式分类中，多项式分类器（PC）是一个具有简化子空间特征的二项式多层神经网络，在输入中显示出超强的特性。本文提出了从特殊类别子空间提取特殊类别特征的多项式分类器（CFPC）。与其它普通的PC不一样，多项式分类器采用了单独的类别子空间。CFPC可以通过普通PC的组合以及投影距离的方式来检测。特殊类别特征对类别有较好的分割，特殊类别的合并和投影距离可进一步改善分离性。CFPC的连接权重是有效的，学习的分级意味着对训练样本正交误差的最小化。对于CFPC，我们通过手写体数字识别和NIST特殊数据库中的数字串识别