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现有的一种特征选择算法DPM(Discriminating Power Measure)[1],是通过计算每个特征在某一类别和剩余其他类别中的文档频,比较了特征对一个类别和对其他类别的贡献,提取出具有强类别区分能力的特征词.在研究此特征选择算法的基础上,提出了一种改进的特征选择算法,该算法同时考虑了每个特征的类别频次在计算特征类别区分能力方面的重要性.经实验验证,改进后的特征选择算法能够获得较好的分类效果.