使用中文文本数据集进行TF-IDF文本分类。通过jieba库进行分词处理，预处理函数去除数字、标点及停用词。TF-IDF特征计算通过专用函数实现。分类器训练与评估调用K近邻、支持向量机、多层感知器等算法。另外，借助sklearn的TfidfVectorizer自动提取TF-IDF特征。训练好的特征提取器保存至磁盘，测试时加载使用。利用网格搜索法优化支持向量机模型。整个流程由主程序控制，最终输出分类性能的统计指标。