为了提升文本信息检索的正确率及检索效率，增强读者的阅读体验，研究一种基于特征聚类的文本信息检索算法.首先采用PCA技术对高维文本信息进行降维处理，去除复杂文本信息中的冗余数据.然后采用改进K-Means算法对降维文本信息进行聚类.采用检索准确率及检索时间两种算法评价指标，分别与多种算法进行对比分析.结果显示，检索时间分别降低13.3%和25.7%,检索准确率也得到一定程度的提高.
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