原始公式是分母没有 +1 的,这里 +1 是采用了拉普拉斯平滑,避免了有部分新的词没有在语料库中出现而导致分母为零的情况出现。 最后,把 TF 和 IDF 两个值相乘就可以得到 TF-IDF 的值。即: 把每个句子中每个词的 TF-IDF 值 添加到向量表示出来就是每个句子的 TF-IDF 特征。 在Python 当中,我们可以通过 s...
2.2 基于RDD的MLlib包中的TF_IDF算法 # 参考: http://spark.apache.org/docs/1.4.1/mllib-feature-extraction.html#tf-idfark.mllib.feature.HashingTF //进阶参考 // import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector val sc: SparkContext = ... // Load documents (one per line). val documents: RDD...