TF-IDF中文文本聚类

TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法，可以用于中文文本聚类。

在中文文本中，首先需要进行分词，将文本划分为一个个词语。然后，可以使用TF-IDF算法计算每个词语在文本中的重要程度。TF（词频）表示该词在文本中出现的次数，IDF（逆文本频率）表示包含该词的文本数与总文本数的比值的对数的倒数。

TF-IDF算法可以将文本转化为向量表示，每个词语对应一个维度，向量中的值表示该词语在文本中的重要程度。可以使用聚类算法（如K-means）对这些向量进行聚类，将相似的文本聚在一起。

需要注意的是，中文文本的分词比较困难，需要使用一些中文分词工具，如jieba等。同时，需要注意处理停用词、同义词等问题，以提高聚类效果。