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随着网络的发展，大量的文档数据涌现在网上，自动文本分类已经成为处理和组织大量文档数据的关键技术。其困难之一是特征空间的高维性，因此寻求一种有效的特征选择方法，降低特征空间的维数，成为文本分类中的重要问题。本文结合了多种特征选择方法，提出一种基于差值思想的多特征选择算法，并应用于KNN文本分类算法，实验表明，本文提出的特征选择算法能进一步提高分类性能。