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通过分析文本的特征，提出了一种基于稀疏约束非负矩阵分解（NMFsc）的文本聚类新方法。该方法用NMFSC分解词．文本矩阵来降低特征空间的维度，并依照稀疏约束更好地控制稀疏度，然后利用簇中文本的相似性进一步细化簇。实验表明，与基于k-means的文本聚类方法和基于NMF的文本聚类方法相比，此方法具有较高的归一化互信息值（NMI），从而具有良好的聚类性能。