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在文本分类中，为了降低计算复杂度，常用的特征选取方法（如IG）都假设特征之间条件独立。该假设将引入严重的特征冗余现象。为了降低特征子集的冗余度，本文提出了一种基于最小冗余原则（minimal Redundancy Principle，MRP）的特征选取方法。通过考虑不同特征之间的相关性，选择较小冗余度的特征子集。实验结果显示基于最小冗余原则方法能够改善特征选取的效果，提高文本分类的性能。