文本分类是一种典型的机器学习方法,一般分为训练和分类两个阶段。文本分类一般采用统计方法或机器学习来实现。 2、文本聚类文本聚类是一种典型的无监督式机器学习方法,聚类方法的选择取决于数据类型智能推荐向量空间模型(VSM)在文档相似度计算上的简单介绍 C#实现在: http://blog.csdn.net/Felomeng/archive/2009/03...
如果d2和q是tf-idf向量,则 其中θ是向量之间的夹角。由于tf-idf向量是非负的,因此θ的取值范围为0到90度,cos θ的取值范围为1到0。 tf-idf与余弦相似度/向量空间模型之间没有特别深入的联系;tf-idf只是在文档-词项矩阵中工作得非常好。但它在该领域之外也有用途,原则上,您可以在VSM中替换另一个转换。 (...
we sort these candidate keywords according to their tfidf weight. Finally, we use the first 40% of these keywords and the traditional VSM to transform the original document repository into a document-term matrix. 在计算的tfidf重量以后为每个候选人主题词在主题词贮藏库,我们根据他们的tfidf重量排序...