【摘 要】
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文本聚类中,文本特征向量的高维性使得对样本统计特征的评估十分困难,所以有必要进行有效的维数约简。ISOMAP是一类新近出现的非线性维数约简方法,可以有效地对文本特征空间
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文本聚类中,文本特征向量的高维性使得对样本统计特征的评估十分困难,所以有必要进行有效的维数约简。ISOMAP是一类新近出现的非线性维数约简方法,可以有效地对文本特征空间进行降维处理,该方法改进了样本向量之间的距离度量,用测地距离代替传统的欧式距离,将高维的文本特征数据映射到2～3维的低维可视化空间上,达到数据降维目的,实现文本数据特征可视化,并在一定程度上解决聚类数问题。最后通过实例,验证了方法的可行性。
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