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提出一种合并分枝的模糊决策树文本分类方法对相似文本类进行分类,并可抽取出分类精度较高的模糊分类规则。首先研究改进了的χ2统计量,并根据改进的χ2统计量对文本的特征词条进行聚合,有效地降低了文本向量空间的维数。然后使用一种合并分枝的模糊决策树进行分类,大大减少了抽取的规则数量。从而既保证了决策树分类的精度和速度,又可抽取出可理解的模糊分类规则。