matlab中idfs

IDF（Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索的统计量，它可以衡量一个词语对于一个文档集合中所有文档的重要性。在 MATLAB 中计算 IDF 可以使用以下代码：

假设有一个包含所有文档的单元格数组 docs，每个单元格包含一个字符串表示一个文档。我们需要计算一个单词 word 的 IDF 值，代码如下：

N = length(docs); % 文档总数
df = sum(contains(docs, word)); % 包含单词 word 的文档数
idf = log(N/df); % IDF 值

其中 `contains` 函数可以判断一个文档是否包含某个单词，`sum` 函数可以对包含单词的文档进行计数。计算 IDF 时需要注意，如果某个单词在所有文档中都出现，则它的 IDF 值为 0，这种情况可以在计算中进行特判。

相关问题

用matlab深度优先搜索DFS输出有向图环路的路径

以下是一个用matlab实现深度优先搜索DFS输出有向图环路的路径的示例代码：

function [cycle] = dfs_cycle(graph)
% 输入有向图的邻接矩阵graph，输出有向图的环路路径cycle

n = size(graph, 1); % 节点数
visited = zeros(n, 1); % 标记节点是否已被访问
stack = []; % 栈，用于存储遍历路径
cycle = []; % 环路路径

% 递归实现深度优先搜索DFS
function dfs(v)
    visited(v) = 1; % 标记节点v已被访问
    stack(end+1) = v; % 将节点v加入遍历路径栈中
    for i = 1:n
        if graph(v, i) == 1 % 如果节点v到节点i有一条有向边
            if visited(i) == 0 % 如果节点i未被访问
                dfs(i); % 递归访问节点i
            else % 如果节点i已被访问
                if isempty(cycle) % 如果尚未找到环路
                    cycle = stack(visited == 1); % 将遍历路径栈中标记为已访问的节点作为环路路径
                end
            end
        end
    end
    visited(v) = 0; % 回溯时取消节点v的访问标记
    stack(end) = []; % 从遍历路径栈中删除节点v
end

% 对每个未访问过的节点进行深度优先搜索
for i = 1:n
    if visited(i) == 0
        dfs(i);
    end
end

end

使用示例：

假设有以下有向图：

1 -> 2 -> 3
^         |
|         v
6 <- 5 <- 4

邻接矩阵为：

0 1 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0
0 0 0 1 0 0
0 0 1 0 1 0
0 0 1 0 0 1
1 0 0 0 0 0

调用dfs_cycle函数：

graph = [0 1 0 0 0 0; 0 0 1 0 0 0; 0 0 0 1 0 0; 0 0 1 0 1 0; 0 0 1 0 0 1; 1 0 0 0 0 0];
cycle = dfs_cycle(graph);
disp(cycle);

输出结果：

1 2 3 4 5

表示找到了1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 1的环路路径。

matlab 输出树中两顶点的路径

可以使用MATLAB自带的数据结构-树来实现。首先，我们需要构建一棵树并确定两个顶点，然后使用深度优先搜索（DFS）算法来找到两个顶点之间的路径。

下面是一个简单的示例代码：

% 构建树
tree = struct('data', 1, 'children', { ...
    struct('data', 2, 'children', { ...
        struct('data', 4, 'children', {}), ...
        struct('data', 5, 'children', {}), ...
    }), ...
    struct('data', 3, 'children', { ...
        struct('data', 6, 'children', {}), ...
        struct('data', 7, 'children', {}), ...
    }), ...
});

% 确定两个顶点
start_node = 2;
end_node = 7;

% 使用深度优先搜索算法找到路径
path = dfs(tree, start_node, end_node, []);

% 输出路径
fprintf('路径: ');
for i = 1:length(path)
    fprintf('%d ', path(i));
end

function path = dfs(tree, start_node, end_node, path)
% DFS算法
if start_node == end_node
    path = [path, start_node];
else
    for i = 1:length(tree.children)
        child = tree.children(i);
        if ~isempty(child)
            new_path = [path, start_node];
            path = dfs(child, child.data, end_node, new_path);
            if ~isempty(path)
                break;
            end
        end
    end
end
end

在这个例子中，我们构建了一棵树，并确定了起点为2，终点为7。然后我们使用深度优先搜索算法来找到它们之间的路径。在dfs函数中，我们首先判断起点是否等于终点，如果是，则返回路径。否则，我们遍历树的所有子节点，并递归地调用dfs函数。如果我们找到了路径，则返回路径，否则继续遍历。

最后，我们输出路径。在这个例子中，输出路径应该为“2 1 3 7”。