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随着网络技术与数字图书馆的迅猛发展，在线文档迅速增加，自动文本分类已成为处理和组织大量文档数据的关键技术。kNN方法作为一种简单、有效、非参数的分类方法，在文本分类中得到广泛的应用。本文介绍了kNN分类算法的思想以及两种不同的决策规则，并通过实现的文本分类系统对基于离散值规则的kNN方法和基于相似度加权的kNN方法进行实验比较。实验结果表明。基于相似度加权的kNN方法的分类性能要优于基于离散值规则的kNN方法。