我正在对文本文档进行聚类。我正在使用 tf-idf 和余弦相似度。但是，即使我正在使用这些措施，我也不是很明白。tf-idf 权重会影响两个文档之间的相似度计算吗？
假设我有这两个文件：
1- 高大的树木。
2- 高大的树木 高大的树木 高大的树木 高大的树木。
那么这两个文档之间的相似度将为 1，尽管两个文档的 tf-idf 向量不同。与第一个文档相比，第二个文档通常对术语具有更高的权重。
假设两个向量的权重是（假设）：
v1(1.0, 1.0)
v2(5.0, 8.0)
计算余弦相似度得到 1.0。
这是两个具有相同项但权重不同的随机向量的草图。
向量之间有一个明显的角度，所以权重应该起作用！
这引发了一个问题，tf/idf 权重在相似度计算中起到什么作用？因为到目前为止我所理解的是，这里的相似性只关心术语的有无。
首先，你的计算是有缺陷的。(1, 1) 和 (5, 8) 之间的余弦相似度为
1*5 + 1*8 / ||(1, 1)|| * ||(5, 8)||
= 13 / (1.4142 * 9.434)
= .97
||x||的欧几里得范数在哪里x。
因为到目前为止我所理解的是，这里的相似性只关心术语的有无。
这不是真的。考虑
d1 = "hello world"
d2 = "hello world hello"
带有 tf 向量（这里没有 idf）
v1 = [1, 1]
v2 = [2, 1]
余弦相似度为 0.95，而不是 1。
Idf 可以产生进一步的影响。假设我们添加
d3 = "hello"
然后df("hello") = 3和df("world") = 2，以及 的 tf-idf 向量d1，d2变为
v1' = [ 1. , 1.28768207]
v2' = [ 2. , 1.28768207]
余弦相似度稍小，为 0.94。
（使用 scikit-learn 计算的 Tf-idf 和余弦相似度；由于使用的 tf-idf 种类不同，其他软件包可能会给出不同的数字。）
我认为您在这里混合了两个不同的概念。
余弦相似度测量欧几里得空间中两个不同向量之间的角度，与权重的计算方式无关。
TF-IDF 为文档和给定集合中的每个术语确定可用于余弦相似度（除其他外）的向量的每个分量的权重。
我希望这有帮助。
查看我对这个问题的回复以及问题
基本上，如果您想同时使用 tf-idf 和余弦相似度，那么您可以获得 tf-idf 向量并将余弦相似度应用于该向量以获得最终结果。因此，在这里您将余弦相似度（在本例中为 tf - idf 向量的点积）应用于 tf-idf 分数。
答案还有 3 个教程可供您参考。他们解释了这是如何工作的。谢谢。