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提出一种基于特征选择和特征抽取的混合型文本特征降维方法，分析基于选择和抽取的特征降维方法各自的特点，借助特征项的类别分布差异信息对特征集进行初步选择。使用一种新的基于PCA的特征抽取方法对剩余特征集进行二次抽取，在最大限度减少信息损失的前提下实现了文本特征的有效降维。对文本的分类实验结果表明，该特征降维方法具有良好的分类效果。