邮件分类是指在给定的分类体系下，根据邮件的内容和属性，确定其类别标签的过程。将最大熵模型应用于邮件分类中，给出了邮件的预处理过程，介绍了邮件信头特征，分析比较了特征数量和迭代次数、邮件特征字段对分类结果的影响，以及对层次分类和平面分类的效果进行了比较。实验表明，特征数量和迭代次数分别取2000和250时为宜；充分利用邮件各字段信息，取得的总体分类效果最好，但对合法邮件，利用邮件头及邮件标题却取得了最好结果，并在层次分类中验证了这点，层次分类效果要优于平面分类。最后进行了总结和展望。