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在研究属性识别理论的基础上，利用概率统计理论建立了新的分类器，它先单独计算每个属性对分类的贡献，然后通过一种加权机制计算所有属性对样本的分类情况．同时，为了克服单分类器使用范围有限和分类准确度相对不高等特点，把新的分类系统与传统的K—NN分类器结合起来，进一步提高了此分类系统的分类能力．实验结果表明：这个分类系统具有较好地分类效果和鲁棒性．