MATLAB文本分析工具：提取并展示文档高频词汇

资源摘要信息:"此函数利用Matlab开发，旨在从纯文本文档中读取文本，并统计其中最常用的单词及其出现频率和相对频率。该函数专门处理包含字母数字词的文本文件，例如包含‘金融’、‘回收’、‘M16’这样的词汇。函数的输出显示了文档中频率最高的单词列表，每行显示一个单词及其出现次数和占文档总单词数的百分比。例如，在分析一个披萨食谱文档后，可能得到以下结果：'面团'出现了170次，占总词数的1.1336%；'面粉'出现了84次，占总词数的0.5601%，等等。 在Matlab中实现此函数时，通常需要读取文本文件的内容，然后将内容拆分成单词，再统计每个单词出现的次数。输出结果通常会包括三个列：单词、频率和相对频率。单词是按频率降序排列的，这有助于快速识别文档中最常使用的词汇。需要注意的是，Matlab中的wordcount函数在处理时是区分大小写的，因此，如'伟大'和'伟大'会被视为两个不同的词。 该函数可以用于多种统计目的，例如分析特定作者的写作风格、研究语言使用习惯、进行文本挖掘等。通过分析文档中最常用的词汇，研究者可以得到文档内容的概览，甚至可以用于检查重复内容或者评估文本的原创性。 Matlab是一个广泛用于数值计算、数据分析、算法开发和可视化应用的编程语言和环境。它特别适合处理矩阵运算和工程领域的复杂问题。Matlab内置了许多库和工具箱，用于图像处理、信号处理、控制系统设计、计算金融和计算生物学等领域。因此，利用Matlab开发的wordcount函数能够高效地执行文本分析任务，是进行文本挖掘和处理的重要工具之一。" 【标签】:"matlab" 指明了此函数是基于Matlab编程语言和环境开发的。Matlab作为一种高级编程语言，其丰富的数学函数库和可视化工具使其在工程和学术研究领域中十分流行。Matlab的矩阵运算能力尤其强大，非常适合于需要进行大量数值计算的场合。而Matlab的工具箱功能允许用户无需编写底层代码，就能实现复杂的算法和数据处理功能。 【压缩包子文件的文件名称列表】: "wordcount.zip" 表明函数代码以及可能的使用说明或相关文件被打包成了一个压缩文件，文件名为wordcount.zip。通常，这样的压缩包会包含一个或多个.m文件，这些.m文件包含了实现该函数的核心代码。此外，压缩包中可能还包含了相关的测试文件、示例文件或Readme文档等，方便用户了解如何使用该函数以及如何在Matlab环境中运行它。