本发明公开了一种网站分类方法，包括：获取网站的多维属性，利用集合对多维属性进行表示；针对表示多维属性的集合，进行自编码特征学习；利用自编码学习结果，进行网站聚类学习，得到用于进行网站分类的支持向量机SVM；步骤S104，对任意一个未经标注的网站进行分类时，先进行步骤S101和步骤S102，得到与该网站对应的自编码学习结果；然后将该结构输入到步骤S103得到的SVM中，进行网站分类，得到网站的类别。本发明的网站分类方法能高效准确的按照行业类别对网站进行分类，并且能快速侦测具有恶意特征的钓鱼网页；采用多维属性描述的方式，增加系统的便利性与通用性；且系统具有极强的稳定性。