文本分类的 K-nn 项目还真不少，但这个叫的小工具在 Java 环境里做得还挺顺的。核心逻辑就是用 K 个“邻居”的类别来判断当前文本归属哪个类。嗯，思路简单、上手快，哪怕你是刚入门，也能照着模子撸一套出来。

K-nn 算法的套路蛮直白的，先算距离，比如用余弦相似度或欧氏距离，挑最近的 K 个邻居，让它们投票决定结果。挺像问路，谁离得近听谁的，简单粗暴但好使。

Java 下搞这个分类器，主要就是三块：文本预（像去停用词、提特征啥的）、距离函数（比如自己写个calculateCosineSimilarity()）、再加上K-nn 主逻辑。整体结构清晰，代码也好维护。

项目本身没花里胡哨的外壳，胜在实用。支持训练和预测接口，拿来就能直接跑，分类新闻、做个简单垃圾邮件过滤都挺方便的。哦对，如果你数据量比较大，记得考虑用kd 树或多线程优化下，不然跑起来有点慢。

总的说，挺适合用来练手或者做教学 demo 的。如果你想深入了解 K-nn 的文本分类玩法，不妨先看看这个。