【摘 要】
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文本数据具有高维、稀疏、海量的特性,给传统的聚类算法带来了极大挑战.提出一种基于t-分布随机近邻嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)的文本聚类方
【机 构】
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盐城工学院信息工程学院,江苏省媒体设计与软件技术重点实验室（江南大学）,盐城工学院机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61105057,61375001);江苏省自然科学基金(BK20151299);江苏省“333工程”;江苏省高等学校自然科学研究项目(18KJB520050);江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学)开放课题(18ST0201);江苏省高校“青蓝工程”
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文本数据具有高维、稀疏、海量的特性,给传统的聚类算法带来了极大挑战.提出一种基于t-分布随机近邻嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)的文本聚类方法.首先通过t-SNE将高维文本数据嵌入到低维空间,使得高维空间相似度较低的文本对应的映射点距离较远,而相似度较高的文本对应的映射点距离较近;然后根据低维空间映射点坐标,再采用传统的聚类分析算法进行聚类,得到最终的聚类结果.在多个基准文本数据集上进行了实验测试,验证了该方法的有效性.
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