网络的日益普及和人们对技术的日益依赖,使得数据越来越多的以电子的形式存储在计算机中。在当今高节奏社会,无论是在大型的企业数据中,还是在网络上,如何迅速有效的找到所需要的数据已经成为一个重要的话题。对此,国内外的专家提出了各种各样的技术,如数据库技术、关键词匹配技术和文本分类技术等。对文本进行分类能够有效的降低搜索感兴趣内容的时间,并且提高结果的准确率,在一定的程度上提高了用户的体验度。常用的分类技术如贝叶斯分类技术、支持向量机分类法、决策树等需要大量的时间来训练分类器,如果更新训练用的语料库的话,需要重新训练文本分类器。传统中的KNN分类器的一大优点在于其能够在语料增加的情况下,不用重新训练分类器,同时分类准确率也比较高,因此一直很是受欢迎。但是,KNN算法也有其瓶颈：需要计算待分类文本与所有训练文本之间的相似度,这会浪费大量的时间。本文提出了一种改进的KNN文本分类方法,根据具有最小方差的若干个特征建立相应的文本列表,搜索近邻文本时,先确定待分类文本的近邻文本在这些特征上的大致取值范围,从而依据哈希算法直接剔除掉绝大多数的文本,对于剩下的文本计算与待分类文本的相似度并找出最近邻的若干个,如果不满足K的要求,可以适当的扩展特征的取值范围直到满足为止。这种做法会极大的提高文本检索的速度。同时根据训练文本的类别与待分类文本的距离溢出率,对该类别中的文本与待分类文本之间的相似度进行适当的权重调整,从而提高分类的准确率。在筛选特征的时候,改进了传统的tf-idf算法,并且根据特征的词性、在句子中的成分、文章标题、摘要、所在段落的位置、所在句子的位置以及句子中的提示词对特征进行适当的权重调整。实验结果说明了这些做法能够非常有效的提高文本分类的准确性。