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稀有类分类在许多领域有重要应用，针对稀有类在数据中所占比例少，容易被忽略的特点，提出一种基于聚类和Ripper的稀有类分类方法，该方法在一趟聚类的结果中，通过将在整个数据集中所占的比例低于15％的聚类标识为少数类，再应用Ripper分类算法分别对少数类和多数类分别进行分类建模，并按照一定的组合方式调整得出整个数据集的最终规则集。在UCI数据集上的测试结果表明，基于一趟聚类和Ripper的稀有类分类方法对稀有类可产生高质量的分类效果。可以将该方法应用于现实生活的领域中进行稀有数据的分类。