1. 首先解释一下什么是TF-IDF。
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)，汉译为词频-逆文本频率指数。
一般来说，假设一篇文章中的某个词i出现的词数为Nwi，这篇文章总词数为N，则这个词对应的词频TFi=Nwi/N。
逆文本频率指数IDF一般用于表示一个词的权重，其求解办法为IDFi=log(D/Dw)，这里D指的是文本总量，Dw指的是词i在Dw篇文本中出现过。
则由TF与IDF的值可以计算出某个词i与文本的相关度x=IDFi*TFi。
2. 余弦定理与文本分类
计算文本之间的相似度可以使用余弦定理，那么我们就需要将两篇文本表示成特征向量的形式。
我们假设有一个词量为6400的词典，这个词典基本涵盖了我们语料库里的词语，则每篇文章都可以表示成一个6400维的特征向量，每一维度都对应一个词语，每一维度的数值即为上述的相关度。
则通过计算两篇文章的特征向量之间的角度，即可以知道这两篇文章所使用的词汇大致方向是否相同，即可以得出两篇文章的相似度。
基于文章之间的相似度即可采取自底向上不断合并的方法（Florian，1999），首先将文本两两进行余弦相似度计算，得出的余弦值大于某个阈值的两篇文本归为一类，如此可以得到几篇小类。
再将新的小类作为一整篇新的文本，再两两计算余弦相似度，可以得到稍微大一些的几类，如此类推，直到某一类太大以致类内文本相似度太小为止。
版权声明：本文为Artemis_Wang原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。