这篇文章给大家分享的是有关spark mllib如何实现TF-IDF的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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运行代码如下

package spark.FeatureExtractionAndTransformation

import org.apache.spark.mllib.feature.{HashingTF, IDF}
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}

/**
  * TF-IDF  是一种简单的文本特征提取算法
  *  词频(Term Frequency): 某个关键词在文本中出现的次数
  *  逆文档频率(Inverse Document Frequency): 大小与一个词的常见程度成反比
  *  TF = 某个词在文章中出现的次数/文章的总词数
  *  IDF = log(查找的文章总数　/ (包含该词的文章数　+ 1))
  *  TF-IDF = TF(词频)　x IDF(逆文档频率)
  *  此处未考虑去除停用词(辅助词，如副词，介词等)和
  *  语义重构("数据挖掘"，＂数据结构＂，拆分成＂数据＂，＂挖掘＂，＂数据＂，＂结构＂)
  *  这样两个完全不同的文本具有　50% 的相似性，是非常严重的错误．
  * Created by eric on 16-7-24.
  */
object TF_IDF {
  val conf = new SparkConf()               //创建环境变量
    .setMaster("local")                                             //设置本地化处理
    .setAppName("TF_IDF")                              //设定名称
  val sc = new SparkContext(conf)

  def main(args: Array[String]) {
    val documents = sc.textFile("/home/eric/IdeaProjects/wordCount/src/main/spark/FeatureExtractionAndTransformation/a.txt")
      .map(_.split(" ").toSeq)

    val hashingTF = new HashingTF()			//首先创建TF计算实例
    val tf = hashingTF.transform(documents).cache()//计算文档TF值
    val idf = new IDF().fit(tf)						//创建IDF实例并计算

    val tf_idf = idf.transform(tf) //计算TF_IDF词频
    tf_idf.foreach(println)

//    (1048576,[179334,596178],[1.0986122886681098,0.6931471805599453])
//    (1048576,[586461],[0.1823215567939546])
//    (1048576,[422129,586461],[0.6931471805599453,0.1823215567939546])
//    (1048576,[586461,596178],[0.1823215567939546,0.6931471805599453])
//    (1048576,[422129,586461],[0.6931471805599453,0.1823215567939546])
  }
}

a.txt

hello mllib
spark
goodBye spark
hello spark
goodBye spark

结果如下

感谢各位的阅读！关于“spark mllib如何实现TF-IDF”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

本文题目：sparkmllib如何实现TF-IDF
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