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特征高维性以及算法的泛化能力影响了KNN分类器的分类性能。提出了一种降维条件下基于类别的KNN改进模型，解决了k-近邻选择时大类别、高密度样本占优问题。首先使用一种改进的优势率方法进行特征选择，随后使用类别向量对文本类别进行初步判定，最后在压缩后的样本集上使用KNN分类器进行分类。试验结果表明，提出的改进分类模型提高了分类效率。