TF-IDF算法实例代码
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简介：
本资源提供了一个基于Python实现的TF-IDF算法实例代码，通过具体示例帮助用户理解如何计算文档中词项的重要性。
# TF-IDF算法示例
0. 引入依赖
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import math
```
1. 定义数据并进行预处理：
```python
docA = The cat sat on my bed
docB = The dog sat on my knees
bowA = docA.split()
bowB = docB.split()
# 构建词库
wordSet = set(bowA).union(bowB)
```
2. 进行词数统计：
```python
# 使用字典来保存每个单词在文档中的出现次数
freqDictA = {}
for word in bowA:
freqDictA[word] = freqDictA.get(word, 0.0) + 1.0
freqDictB = {}
for word in bowB:
freqDictB[word] = freqDictB.get(word, 0.0) + 1.0
```
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