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随着网络上非平衡数据的大量涌现,使得对非平衡数据分类的研究成为一个新的研究热点.根据特征在类别中的分布特点,提出了基于类间、类内分布的方法.该方法不但充分考虑了稀有类别信息对特征选择的影响,使得构造的类别分布函数能够相当好地反映稀有特征的信息,而且能够选出对非平衡数据分类贡献大的特征.实验结果表明：此方法的MacroF1和MicroF1皆优于基于类别分布的特性选择（Category Distribution-Based Feature Selection,CDFS）和类别信息的方法.