首先，感谢您阅读我的问题。
我用了TF/IDF然后根据这些值，我计算余弦相似度以查看有多少文档更相似。你可以看到下面的矩阵。列名像 doc1、doc2、doc3，行名像 doc1、doc2、doc3 等。借助以下矩阵，我可以看到 doc1 和 doc4 有 72% 的相似性 (0.722711142)。这是正确的，即使我看到两个文件它们是相似的。我有 1000 个文件，我可以看到每个文件的频率。在矩阵中查看它们中有多少是相似的。 我使用了不同的聚类，如 k-means 和 agnes (hierarchy) 来组合它们。它形成了簇。例如，Cluster1 具有 (doc4、doc5、doc3)，因为它们的值 (0.722711142、0.602301766、0.69912109) 分别更接近。但是当我手动查看这 3 个文档是否真的相同时，它们就不是了。 :( 我在做什么，或者我应该使用集群以外的其他东西吗？？？？？
1 0.067305859 -0.027552299 0.602301766 0.722711142
0.067305859 1 0.048492904 0.029151952 -0.034714695
-0.027552299 0.748492904 1 0.610617214 0.010912109
0.602301766 0.029151952 -0.061617214 1 0.034410392
0.722711142 -0.034714695 0.69912109 0.034410392 1
P.S:数值可能有误，仅供引用。 如果您有任何问题，请务必提问。 谢谢
最佳答案
我对 TF/IDF 不熟悉，但这个过程通常在很多阶段都会出错:
1，你删除停用词了吗？
2、你应用词干提取了吗？例如波特词干分析器。
3，你是否对文档长度的频率进行了归一化？ (也许 TFIDF 有解决方案，我不知道)
4、聚类是一种发现方法，但不是 chalice 。它作为一个组检索的文档可能或多或少相关，但这取决于数据、调整、聚类算法等。
你想达到什么目的？你的设置是什么？ 祝你好运!
关于java - 在 java 中 - 对相似值进行分组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2223200/