TFIDFmatlab代码

当然，我可以帮你提供一个简单的 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) 的 Matlab 代码示例。TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法，用于衡量一个词在文档中的重要性。

以下是一个简单的实现：

% 创建一个包含文档的单词列表
documents = [
    "This is the first document.";
    "This document is the second document.";
    "And this is the third one.";
    "Is this the first document?";
];

% 将文档分割成单词
words = split(documents);

% 创建一个包含所有不重复单词的列表
uniqueWords = unique(words);

% 创建一个空矩阵来存储TF-IDF值
tfidfMatrix = zeros(numel(documents), numel(uniqueWords));

% 计算每个单词在每个文档中的词频（TF）
for i = 1:numel(documents)
    wordCount = count(words(i), uniqueWords);
    tf = wordCount / numel(words(i));
    
    % 计算每个单词的逆文档频率（IDF）
    idf = log10(numel(documents) / sum(contains(words, uniqueWords)));
    
    % 计算TF-IDF值并存储在矩阵中
    tfidfMatrix(i, :) = tf * idf;
end

disp(tfidfMatrix);

这段代码将计算给定文档集合中每个单词的TF-IDF值，并将结果存储在`tfidfMatrix`矩阵中。你可以根据实际需要对输入进行调整和扩展。

希望这对你有所帮助！如果有任何其他问题，请随时提问。