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有的分类预测应用中，对象的信息隐藏在其对应着的大量简单记录中。为了对这样的对象进行分类预测，需要将大量的简单记录转换为特征向量。本文针对这种情况提出了基于数据立方体的特征提取方法，本方法由特征数据立方体构造算法和数据立方体特征向量构造算法组成．能够仅以扫描记录集合一遍的代价计算不同粒度的多种统计量并构造特征向量。