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针对传统Single-Pass聚类算法存在的缺陷,提出了一种基于自编码神经网络的Single-Pass聚类算法。通过多个深层的隐藏层对原始数据进行降维,以更好地提取出原始数据的特征信息;并通过对边缘文本重计算来降低误检率,提高聚类精度。实验结果表明,该算法相比传统Single-Pass算法具有更高的聚类准确度,解决了聚类结果受数据顺序影响的问题。