特征提取和向量化分别是什么意思

特征提取是指从原始数据中选择、提取出具有代表性的特征，用于描述数据的特征信息。在文本处理中，特征提取通常指将文本转换成数值型特征的过程。而向量化是指将文本表示为向量的过程，使得计算机可以处理和分析文本数据。

在Python中，针对文本特征抽取与向量化，可以使用词频特征和Tf-idf特征来表示一段文本。词频特征是指统计文本中每个词出现的频次，将其表示为一个向量。Tf-idf特征是指根据词频和逆文档频率来衡量每个词对于文本的重要性，也将其表示为一个向量。通过将文本向量化后，可以利用向量距离计算方法来比较文本的相似性，用聚类算法来分析文本的自然分组，或者用分类模型来预测未知文本的标签。

在sklearn.feature_extraction.text模块中，CountVectorizer类可以实现词频特征的提取，通过词袋模型将文本向量化。这个模块可以帮助我们方便地完成特征提取和向量化的过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python文本特征抽取与向量化算法学习](https://download.csdn.net/download/weixin_38659789/12871377)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【Python机器学习】文本特征提取及文本向量化讲解和实战（图文解释 附源码）](https://blog.csdn.net/jiebaoshayebuhui/article/details/128476176)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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