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)
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:
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