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文本分类是信息检索和文本挖掘的关键技术之一。提出了一种基于支持向量数据描述（ SVDD）的多类文本分类算法，用支持向量描述训练求得包围各类样本的最小超球体，并使得分类间隔最大化，在测试阶段，引入基于核空间k-近邻平均距离的判别准则，判断样本所属类别。实验结果表明，该方法具有很好的泛化能力和很好的时间性能。