【摘 要】
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计算信息特征（属性）的权重问题在信息分类及模式匹配中是一个研究热点。该文提出一种基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法，利用此算法删除原始特征中与分类不相关的特征，并
【机 构】
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江西师范大学计算机信息工程学院,南昌大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60663007)
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计算信息特征（属性）的权重问题在信息分类及模式匹配中是一个研究热点。该文提出一种基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法，利用此算法删除原始特征中与分类不相关的特征，并对数据进行归一化处理和主成分提取。实验将34个特征变量降维成10个主成分，大大减轻后续的分类器工作量，提高分类器的分类精度。
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