Chinaunix首页 | 论坛 | 博客
  • 博客访问: 82298
  • 博文数量: 31
  • 博客积分: 0
  • 博客等级: 民兵
  • 技术积分: 839
  • 用 户 组: 普通用户
  • 注册时间: 2013-03-12 14:38
个人简介

我在收集一些石头,我期待它们有一天能够串联成一串项链。

文章分类

全部博文(31)

文章存档

2013年(31)

我的朋友

分类: 大数据

2013-08-28 20:58:19

TF指词项频率,IDF指逆文档频率,假定文档集中有N篇文档, 为词项i在文档j中出现的频率(即次数)

image

归一化通过 除以同一文档中出现最多的词项(可能不考虑停用词的频率)来计算。

假定词项i在文档集的 篇文档中出现,那么词项i的IDF定义为:

image

词项i在文档j中的得分就被定义为 ,具有最高得分的那些词项通常是刻画文档主题的最佳词项。

注:TF-iDF公式不唯一,可自由选择进行归一化,如TF公式的分母,可为同一文档中出现的总词频(去除停用词);如IDF公式的对数公式的底数。

From Minging of Massive Datasets

阅读(860) | 评论(0) | 转发(0) |
0

上一篇:bufferedWriter

下一篇:将博客搬至CSDN

给主人留下些什么吧!~~