【摘 要】
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针对在数据挖掘过程中存在的数据冗余特征和维灾难问题，依据ReliefF算法和主成分分析算法的理论基础方法，建立了基于ReliefF优化的核主成成分析的二次特征选择法，并给出了该方法
【基金项目】
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黑龙江省博士后资助项目(LBH-Q11081);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11551093)
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针对在数据挖掘过程中存在的数据冗余特征和维灾难问题，依据ReliefF算法和主成分分析算法的理论基础方法，建立了基于ReliefF优化的核主成成分析的二次特征选择法，并给出了该方法的实验结果．该方法能够有效处理维度过高、具有冗余和无关特征的数据，结合机器学习算法，使数据挖掘系统得到准确高效的执行结果，为决策人员提供有力的决策依据。通过实验得出该算法具有更高的分类准确度的结论．
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