python 分词计算文档TF-IDF值并排序
文章来自于我的个人博客：python 分词计算文档TF-IDF值并排序 该程序实现的功能是：首先读取一些文档，然后通过jieba来分词，将分词存入文件，然后通过sklearn计算每一个分词文档中的tf-idf值，再将文档排序输入一个大文件里 依赖包： sklearn ...
原文：初学Hadoop之计算TF-IDF值
.词频 TF term frequency 词频，就是该分词在该文档中出现的频率，算法是： 该分词在该文档出现的次数 该文档分词的总数 ，这个值越大表示这个词越重要，即权重就越大。 例如：一篇文档分词后，总共有 个分词，而分词 Hello 出现的次数是 次，则TF值是： tf . 考虑到文章有长短之分，为了便于不同文章的比较，进行 词频 标准化。 或者 .逆文档频率 IDF inversedoc ...
2015-05-09 18:49 0 3907 推荐指数：
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