tfidf matlab代码加详细注释

以下是tfidf的Matlab代码，带有详细注释：

% 输入文本
documents = {'This is the first document.',...
             'This document is the second document.',...
             'And this is the third one.',...
             'Is this the first document?'};

% 将文本转化为词袋模型
bag = bagOfWords(documents);

% 计算tf-idf权重
tfidf = tfidf(bag);

% 显示单词列表和每个文档的tf-idf权重
disp(tfidf)

% tf-idf的计算函数
function tfidf_weights = tfidf(bag)
    % 计算单词的文档频率
    doc_freq = sum(bag>0,2);

    % 计算每个单词在每个文档中的tf-idf权重
    tfidf_weights = zeros(size(bag));
    for i = 1:size(bag,1)
        tf = bag(i,:)/max(bag(i,:)); % 计算单词在文档中的tf值
        idf = log(size(bag,2)./doc_freq(i)); % 计算单词的idf值
        tfidf_weights(i,:) = tf*idf; % 计算tf-idf权重
    end
end

实际运行时，需要将以上代码保存为.m文件，然后通过Matlab命令窗口或脚本进行调用。以上代码首先输入了一组文本，然后将其转化为词袋模型（即将文本中的所有单词提取出来，并且统计每个单词在每个文档中出现的次数），接着通过tfidf函数计算tf-idf权重。最后输出每个单词和每个文档的tf-idf权重。其中，tfidf函数是核心的计算函数，它首先计算每个单词的文档频率（即在多少个文档中出现过），然后计算每个单词在每个文档中的tf-idf权重。具体地，对于每个单词i和文档j，它的tf-idf权重为：

tf-idf(i,j) = tf(i,j) * idf(i)

其中，tf(i,j)表示单词i在文档j中的tf值，即在文档j中出现的次数除以文档中所有单词的个数，用于表示单词在文档中的重要性；idf(i)表示单词i的idf值，即文档总数除以包含单词i的文档数的对数，用于表示单词在整个文本集中的重要性。最后，将tf值和idf值相乘，就得到了tf-idf权重。