TF-IDF

参考:http://www.cnblogs.com/ywl925/p/3275878.html

这个模型主要用于信息检索,但它的思想用于图像也未尝不可。

TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,

则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。

只需理解两个概念就行了:

                         

TF(词频)公式:

   

以上式子中  是该词在文件中的出现次数,而分母则是在文件中所有字词的出现次数之和。

 

IDF反文档频率:

      

  • |D|:语料库中的文件总数
  • :包含词语的文件数目(即的文件数目)如果该词语不在语料库中,就会导致被除数为零,因此一般情况下使用

然后

 

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