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针对故障特征属性值域之间存在着一定相关性导致准确分类困难的问题,提出一种能够考虑相关系数影响作用的转子故障数据集分类方法;该方法是将相关流形距离的边界Fisher分析（Correlation Manifold Distance Marginal Fisher Analysis,CDMFA）与相关流形距离的K-近邻（Correlation Manifold Distance K-Nearest Neighbor,CDKNN）分类器概念相结合在一起的结果。首先,将振动信号集合转换成多域、多通道高维故障特征数据