python 分詞計算文檔TF-IDF值並排序
文章來自於我的個人博客：python 分詞計算文檔TF-IDF值並排序 該程序實現的功能是：首先讀取一些文檔，然后通過jieba來分詞，將分詞存入文件，然后通過sklearn計算每一個分詞文檔中的tf-idf值，再將文檔排序輸入一個大文件里 依賴包： sklearn ...
原文：初學Hadoop之計算TF-IDF值
.詞頻 TF term frequency 詞頻，就是該分詞在該文檔中出現的頻率，算法是： 該分詞在該文檔出現的次數 該文檔分詞的總數 ，這個值越大表示這個詞越重要，即權重就越大。 例如：一篇文檔分詞后，總共有 個分詞，而分詞 Hello 出現的次數是 次，則TF值是： tf . 考慮到文章有長短之分，為了便於不同文章的比較，進行 詞頻 標准化。 或者 .逆文檔頻率 IDF inversedoc ...
2015-05-09 18:49 0 3907 推薦指數：
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