Abstract-Vi föreslår en ny dokumentklustermetod som syftar till att samla dokumenten i olika semantiska klasser. Dokumentutrymmet är i allmänhet av hög dimensionalitet och klusterbildning i ett sådant rum med hög dimension är ofta ogenomförbart på grund av dimensionalitetens förbannelse. Genom att använda Locality Preserving Indexing (LPI) kan dokumenten projiceras in i ett mindre dimensionerat semantiskt utrymme där dokumenten relaterade till samma semantik är nära varandra. Olika från tidigare dokumentklustringsmetoder baserade på Latent Semantic Indexing (LSI) eller Nonnegative Matrix Factorization (NMF), försöker vår metod att upptäcka både geometriska och diskriminerande strukturer i dokumentutrymmet. Teoretisk analys av vår metod visar att LPI är en oövervakad approximation av den övervakade metoden Linear Discriminant Analysis (LDA), vilket ger den intuitiva motivationen för vår metod. Omfattande experimentella utvärderingar görs på datamängderna Reuters-21578 och TDT2.
Deng Cai et al., REF föreslog en ny dokumentklustermetod för att gruppera dokumenten i olika semantiska klasser.
Document clustering using locality preserving indexing
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}