在文本分类中，应用支持向量机（SVM）算法能使分类在小样本的条件下具有良好的泛化能力。但支持向量机的参数取值决定了其学习性能和泛化能力。为提高支持向量机算法的性能，提出了一种采用免疫算法对支持向量机参数进行优化的文本分类算法（IA—SVM）。算法减少了对支持向量机参数选择的盲目性，提高了SVM的预测精度。实验表明，IA—SVM算法在文本分类问题上明显提高了分类正确率，学习速度也有提高。