一、簡介
文字相似度是進行文字聚類的基礎，和傳統的結構化數值資料的聚類方法相似，文字聚類是通過計算文字之間的「距離」來表示文字之間的相似度，並產生聚類。文字相似度的常用計算反法有餘弦定理。但是文字資料和普通的資料不同，它是一種半結構化的資料，在進行聚類之前必須要對文字資料來源進行處理，如分詞、向量化表示等，其目的就是使用向量化的數值來表達這些半結構化的文字資料。使其適用於文字分析。
二、tf-idf演算法
在乙份給定的檔案裡，詞頻(term frequency,tf)指的是某乙個給定的詞語在該文字中出現的次數(該次數一般會歸一化處理，以防止它偏向長文字)。
在給定的檔案裡，詞頻
其中，逆向檔案頻數(inverse document frequency,idf)是乙個詞語普遍重要性的度量。某一特定詞語的idf，可以由總檔案數目除以包含該詞語之檔案的數目，再對商求對數。
其中：
d檔案的總數
然後：二、餘弦定理
文字1中出現的字：z1c1,z1c2,z1c3,z1c4……z1cn
它們在文字1中出現的個數：z1n1,z1n2,z1n3……z1nm；文
本2中出現的字：z1c1,z1c2,z1c3,z1c4……z1cn
它們在文字2中出現的個數：z1n1,z1n2,z1n3……z1nm
；那麼相似度為：
三、jaccard similarity
該方法簡單，易實現，實際上就是兩個集合的交集除以兩個集合的並集，所得的就是兩個集合的相似度，直**就是下面的這個圖
例如，有world和could兩個文字，設k為2通過k-shingle拆分以後，分別變成了[wo,or,rl,ld]和[co,ou,ul,ld]那麼他們的特徵矩陣就是
通過特徵矩陣，很容易看出來，兩個文字的相似度是他們公共元素除以所有元素，也就是1/7,也可以把特徵矩陣修改一下，列上面儲存的是該集合中詞語出現的個數，這樣可靠性更高一些
計算文字相似度
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