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高维且不独立的样本特征集使分类的质量降低,提出特征权值计算方法,并用于特征加权及特征选择,根据特征的相似性度量函数计算特征的权重,并根据权重排序去除重要性差的特征,用于解决高维样本集的特征降维问题,特征选择结果与主成份分析结果一致。并建立基于保留特征加权的云分类模型,应用于iris数据集和复杂矿石图像的分类,效果良好。