本文阐述了一个基于K-Nearest Neighbor(KNN)算法的中文网页自动分类系统的体系结构、具体设计和实现过程。系统分成三个模块：中文网页的下载与过滤（王勋完成）；KNN算法的训练与分类（黄健完成）；算法评估以及分词系统的整合（吴亮完成）。 本人主要是实现算法的评估以及分词系统的整合：分词系统的整合利用爱博汉语分词系统(服务器版本—共享版)，将下载下来的中文网页过滤后所得到的txt文件内容进行分词，以便提供给KNN算法进行训练和分类；算法的评估是将KNN算法后所得到的结果进行分析，

本系统通过将基于改进的加权的局域颜色直方图的图像检索方法和全局直方图的图像检索方法相结合，提高查全率和查准率。其中，基于分块局域直方图的检索方法利用了图像中间部分的重要性，将图像平均划分成3×3个子块，取中间一块的图像，计算其与参考位图相应位置的颜色特征距离，再计算原图的颜色直方图与参考位图的颜色特征距离，分别赋予权值后得出的值就是图像之间内容的相似程度。本文引入欧氏距离的相似性度量方法实现图像检索。实验表明，该方法具有较好的查全率和查准率。-The system through a combi