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- 用java编写的tf*idf 结果输出txt文本，方便作后来的聚类矩阵
JAVA实现文本聚类，用到TF/IDF权重
- JAVA实现文本聚类，用到TF/IDF权重，用余弦夹角计算文本相似度，用k-means进行数据聚类等数学和统计 知识。,JAVA realization of text clustering, using TF/IDF weight, calculated using cosine angle between the text of similarity, using k-means clustering for data such as mathematical and statistical
tfidf.rar
- tf-idf 是进行词频统计的程序,可对词频进行统计，是实现文本分类的前期操作方法！,term frequency invers ducuments frequency
tfidf_src
- TFIDF source code for the java programs
tfidf
- 用java编写的能实现tf-idf算法，好汉三个类：Log，ReadFiles和Main。-tf-idf algorithm
MatrixTF
- TF-IDF matrix calcualtor
CSM69A2
- TF (Term Frequency)/IDF (Inverse Document Frequency) 搜索算法的JAVA实现-TF/IDF algorithm in JAVA
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- flash人物走动与场景自动滚屏as3 flash工发的小游戏的源代码-People walk around with the scenes flash automatically scroll as3 flash IDF game source code
tf-idf_kodlar
- tf-idf codes with java platform.
tfcompute
- java版tf-idf算法，大家可以一起讨论交流-tf-idf of java version
tfidf
- TF-IDF算法,用于统计词频，并找出关键字，以及计算出权重值。-TF-IDF algorithm, used for statistical word frequency, and find out the key, and calculates a weight value.
IR
- 索引词的选择 1、 切词及词频统计：利用已选择的分词软件对文档进行切词处理，并进行词频统计，形成DocIndex文件，结构为：文档号、频率、词。注意保留中间结果，建立合理的数据结构来存储。 2、 分配词权重： 采用词频标准化（tfi = tfi/Max(tf)）和tf*idf两种方式分配词的权重。由DocIndex文件生成DocIndex(tf) 和DocIndex(tf*idf)文件。注意阈值的确定，词的取舍。 3、 形成倒置文档：将DocIndex(tf) 和DocInde
tfidf
- TF IDF算法java版实现，自动生成libsvm所需格式-TF IDF algorithm java version achieved automatically generated libsvm desired format
TF-IDF
- TF-IDF计算文本重要性，并考虑字符长度-TF-IDF calculation of the importance of the text, taking into account the character length
FeatureSelection
- 一种对于文本的特征选择方法集合。对于txt数据，建立索引之后，提取其中词语的一些统计特性，包括tf,df,tf-idf,tv,tc等等，并将结果存储在数据库之中。-For txt data, index, the extract some of the words in the statistical properties, including tf, df, tf-idf, tv, tc, etc., and the results being stored in a database.
TFIDF
- Tf idf 计算 是比较详细的 也是很基础的-calculate TF IDF
NlPIR
- 实现了中文分词，我还自己加入了if-idf和聚类。-Achieve a Chinese word, I myself joined the if-idf and clustering.
tfidfr
- TF-IDF测试例子程序，能够实现TFIDF 从文件及excel读入-TF-IDF this is a test
sd
- TFIDF算法，先求TF，然后求出IDF，最后根据公式得出TFIDF-TFIDF algorithm, first seek TF, and then find the IDF, TFIDF conclusion that according to the formula
IDF
- IDF反映了在文档集合中一个单词对一个文档的重要性，经常在文本数据挖据与信息提取中用来作为权重因子。在一份给定的文件里，词频(termfrequency-TF)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。逆向文件频率（inversedocument frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。-IDF reflects the importance of a word in a document collection for a document, often in the text