请你用python写一个中文文本的相似度算法，使用jieba中文分词，使用TF-IDF和余弦相似度计算，不要使用任何现有模块

好的，以下是一个简单的中文文本相似度算法，基于jieba分词、TF-IDF和余弦相似度计算：

import jieba
import math

# 定义两个文本
text1 = '这是一个测试文本'
text2 = '这是另一个测试文本'

# 分词
seg_list1 = jieba.cut(text1)
seg_list2 = jieba.cut(text2)

# 去重，统计词频
word_dict1 = {}
word_dict2 = {}
for word in seg_list1:
    if word not in word_dict1:
        word_dict1[word] = 1
    else:
        word_dict1[word] += 1

for word in seg_list2:
    if word not in word_dict2:
        word_dict2[word] = 1
    else:
        word_dict2[word] += 1

# 计算TF值
tf_dict1 = {}
tf_dict2 = {}
for word in word_dict1:
    tf_dict1[word] = word_dict1[word] / sum(word_dict1.values())

for word in word_dict2:
    tf_dict2[word] = word_dict2[word] / sum(word_dict2.values())

# 计算IDF值
word_set = set(word_dict1.keys()).union(set(word_dict2.keys()))
idf_dict = {}
for word in word_set:
    idf_dict[word] = math.log((len(word_dict1)+len(word_dict2)) / (len([True for x in word_dict1.keys() if word in x])+len([True for x in word_dict2.keys() if word in x])))

# 计算TF-IDF值
tfidf_dict1 = {}
tfidf_dict2 = {}
for word in word_set:
    tfidf_dict1[word] = tf_dict1[word] * idf_dict[word] if word in word_dict1 else 0
    tfidf_dict2[word] = tf_dict2[word] * idf_dict[word] if word in word_dict2 else 0

# 计算余弦相似度
sum1 = sum([tfidf_dict1[x] * tfidf_dict2[x] for x in tfidf_dict1])
sum2 = math.sqrt(sum([tfidf_dict1[x]**2 for x in tfidf_dict1])) * math.sqrt(sum([tfidf_dict2[x]**2 for x in tfidf_dict2]))
cosine_similarity = sum1 / sum2

print('文本1与文本2的相似度为：', cosine_similarity)

这个示例中，我们先对两个文本进行了分词，并对每个分词进行了词频统计。然后，我们分别计算了两个文本中每个词的TF值和IDF值，并将它们相乘得到了TF-IDF值。最后，我们根据余弦相似度公式计算了两个文本的相似度。

需要注意的是，这个示例中使用的TF-IDF和余弦相似度计算仅适用于两个文本的相似度计算。如果需要对多个文本进行聚类或分类，需要使用更加复杂的算法。