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提出了一种结合支持向量机和主成分分析进行文本分类的算法。算法利用主成分分析对文档-词矩阵进行降维,并根据设定的阈值选择表示文本的特征向量。基于一对多的策略为每类文本构造和训练对应的支持向量机。基于20-newsgroups文本数据集对算法性能进行了模拟,实验从不同方面(不同训练集规模和特征维数)对算法性能进行了评价,实验结果表明,所提出的算法具有较好的分类精确度。