编程文档归类可以通过以下几种方法进行：
数据预处理
对原始文档进行数据清洗和预处理，包括去除特殊字符、标点符号和停用词，将文本转换为小写形式，并进行词干化或词形还原等操作。
特征提取
使用词袋模型（Bag of Words）将每个文档表示为一个向量，其中向量的每个维度对应于一个词汇，值表示该词汇在文档中的出现次数或使用TF-IDF值来表示词汇的重要程度。
模型选择
选择适合文档分类任务的机器学习算法，常用的算法包括朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（Support Vector Machines）和深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks）等。
模型训练
使用标记好类别的文档作为训练集，利用选择的机器学习算法进行模型训练。训练之前，可以将数据集分为训练集和验证集，用于调优模型参数和评估模型性能。
模型评估和调优
使用验证集对模型进行评估，可以使用各种指标如准确率、精确率、召回率和F1值等来评估分类性能。根据评估结果，可以调整模型参数、特征提取方法或尝试其他算法，以提高模型的性能。
模型应用
完成模型训练和调优后，可以使用该模型对新文档进行分类预测。将新文档输入模型，通过提取特征和模型预测，可以得到文档的分类结果。
其他方法
可以使用TF-log（1 + IDF）向量并结合余弦相似度进行分类。
使用具有L1惩罚项的逻辑回归模型进行分类。
使用多分类SVM进行分类。
在训练分类器时，添加一个“无类别”选项，将新文档分配给“无类别”选项。
自动化归类
可以编写脚本，通过文件扩展名自动归类文件到统一的文件夹里。
根据具体需求和场景，可以选择适合的方法进行编程文档的归类。对于复杂的分类任务，可以结合多种方法提高分类的准确性和效率。