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大数据分类的特征包括以下几个方面：
1. 数据量庞大：大数据分类需要处理的数据量非常大，通常需要使用高效的算法和技术来处理。
2. 多样性：大数据分类的数据来源非常广泛，包括结构化数据和非结构化数据，如文本、图片、视频等。
3. 高维度：大数据分类的数据通常具有高维度特征，需要使用特征选择和降维等技术来提高分类的效率和准确性。
4. 实时性：大数据分类需要在实时或近实时的情况下进行分类，需要使用实时数据处理技术和算法。
5. 不确定性：大数据分类的数据质量和准确性往往受到各种因素的影响，如数据收集、数据清洗、算法选择等，需要使用数据质量管理和不确定性处理技术来提高分类的准确性。