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借助特征聚类进行特征抽取是信息检索领域进行文本特征降维的重要手段之一。本文通过x^2统计和特征聚类相结合的模式，在尽量减少信息缺失的前提下两次对特征项维数进行压缩，通过分析特征的类别分布信息，实现了基于统计的特征降维；进而在基于类别概率分布的模式下实现了文本的矩阵表示，借助矩阵范数进行文本分类。实验结果表明，该方法的分类效率较高。