【摘 要】
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为提高文本分类的准确率,提出了费希尔信息度量随机近邻嵌入算法（Fisher information metric based onstochastic neighbor embedding,FIMSNE）.首先,把文本的词频向量看作统计
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为提高文本分类的准确率,提出了费希尔信息度量随机近邻嵌入算法（Fisher information metric based onstochastic neighbor embedding,FIMSNE）.首先,把文本的词频向量看作统计流形上的概率密度样本点,利用费希尔信息度量计算样本点之间的距离;然后,从信息几何的观点出发,对t分布随机近邻嵌入（t-stochastic neighborembedding,t-SNE）进行改进,实现了新算法.真实文本数据集上的二维嵌入和分类实验的结果表明：FIMSNE的
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