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为了提高邮件分类的准确性和分类速度,提出一种基于加权子图和支持向量机相融合的邮件分类方法.首先通过收集邮件分类样本数据,利用加权子图提取邮件特征,并实现加权,然后采用核主成分分析选择邮件的最优特征子集,最后输入到支持向量机中进行学习,并采用布谷鸟算法搜索支持向量机参数,建立最优邮件分类器.仿真实验结果表明,该邮件分类方法不仅提高了邮件分类的正确率,而且分类速度明显加快,可以较好地满足网络邮件在线分类要求.