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针对聚类中的特征选择问题，提出一种基于特征语义权重的数据聚类方法。该方法由用户指定必需的特征集，通过计算特征之间的语义相关度，选择和指定特征集相关的特征集作为补充。利用语义相关度确定各个特征的语义权重，在特征语义权萤计算的基础上对传统的K-Means聚类算法进行改进，提出具有特征语义权重的FSW-KMeans算法。实验结果表明，FSW-KMeans算法较大地提高了聚类算法准确率和效率。