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投影寻踪可有效解决文本分类中的维数灾难问题，而投影方向优化是投影寻踪需要解决的关键问题。传统的投影寻踪方法将投影指标优化看作单目标优化问题，会使解的质量受到影响。为此，提出一种基于多目标优化的投影寻踪方法。将类别之间的距离和类别内数据的聚类紧密程度作为2个优化目标，并将投影扩展到多维，利用混沌粒子群优化算法寻找最优的投影方向。在常用文本数据集上进行实验，确定最优投影指标及维度，并比较不同分类模型的分类结果，结果表明，使用该方法能有效提高文本分类性能。