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文本特征提取和分类器优化是文本分类的两个关键问题，为了提高文本分类正确率，提出一种聚类加权（CW）和布谷乌（CS）算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的文本分类模型。采用TF—IDF算法计算特征词的权重，根据特征词的位置进行加权，经过特征聚类处理降低特征冗余度，采用LSSVM建立文本分类器，采用CS算法对LSSVM参数进行优化。采用复旦大学语料库对模型性能进行仿真测试，仿真结果表明，模型不仅提高了丈本分类的正确率，而且提高了丈本分类的效率。