文本数据的非线性降维方法研究  

Research on the Method of Nonlinear Dimensionality Reduction for Text Data

作　　者：苏变萍[1] 侯筱婷[1] 

机构地区：[1]西安建筑科技大学理学院,陕西西安710055

出　　处：《微电子学与计算机》2007年第10期106-107,110,共3页Microelectronics & Computer

基　　金：陕西省自然科学基金项目(2004G05);建设部计划项目(02-5-1.65)

摘　　要：采用了空间解析几何中的球极映射方法,形成高维向量到低维向量的拓扑变换模型,实现了矩阵形式的高维空间文本集合到低维空间文本集合的一一映射,编制了相应的算法,从而有效地解决了文本挖掘中的非线性降维问题,克服了以往研究中的缺陷。Adopting the globe pole mapping method of space analytic geometry, forming a topological mapping model from the high dimensionality vector to the low one , and then realizing a corresponding mapping from the rectangular matrix high dimensionality space text set to the low dimensionality space text set, finally, composing the corresponding arithmetics, accordingly solving the problem of nonlinear dimensionality reduction for text mining effectively, and overcoming some drawbacks in the former researches.

关 键 词：文本挖掘 降维 模型 算法 

分 类 号：TP392[自动化与计算机技术—计算机应用技术]