使用tf-idf文本分类_tf-idf 文本分类

中文分词(Chinese Word Segmentation)指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。

　　TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息搜索和信息挖掘的常用加权技术。在搜索、文献分类和其他相关领域有广泛的应用。

　　TF-IDF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。TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是：如果包含词条的文档越少，IDF越大，则说明词条具有很好的类别区分能力。

算法设计

将训练集，测试集，按8-2分割，8-部分作为训练样本，2-部分作为测试样本，对样本标题进行最大分词，根据TF-IDF分类算法：

其中，TFi是单词出现在第i类中的频率,IDF是单词逆类别函数。N代表类别总数，n代表单词出现的类别数，为了避免N与n相等而出现0值，故将N加1。IDF表示一个单词出现的类别数与其在某一类别中的比重成反比。即某一单词出现的类别数越多，其代表某类的比重越小。取全部关键词的Wi值生成关键词库中间结果，关键词库生成数目可受参数配置。

S计算测试集与关键词库匹配的Wi值相加，排序取最大S值,取相对应的i作为最终分类，分为重要资源库与非重要资源库两类，正确分类率91.96%。