idf（inverse document frequency）：逆文件頻率。說人話，也就是出現頻率高的詞可能是一些過於常用的詞，例如「的」，「是」，「我」，如果僅僅根據tf來作為衡量指標，那麼結果會沒有意義，所以我們需要設定idf這個指標，它的大小與乙個詞的常見程度成反比。
根據路透社的806791份文件中「car」、「auto」、「insurance」和「best」這四個單詞的頻次，
term
dfcar
18165
auto
6723
insurance
19241
best
25235
以及下表中這四個詞在doc1、doc2和doc3這3個文件的頻次。
tfdoc1
doc2
doc3
car27424
auto333
0insurance033
29best140
17計算關於這四個單詞的三個檔案的tf-idf的值以及tf-idf的權重向量。
step 1.
計算四個單詞的idf值，如下表：
term
dfidf
car18165
log10(806791/18165)=1.65
auto
6723
log10(806791/6723)=2.08
insurance
19241
log10(806791/19241)=1.62
best
25235
log10(806791/25235)=1.50
step 2.
計算四個單詞在三個文件中的tf-idf值，如下表：
tf-idf
doc1
doc2
doc3
car27*1.65=44.55
4*1.65=6.6
24*1.65=39.6
auto
3*2.08=6.24
33*2.08=68.64
0insurance
033*1.62=53.46
29*1.62=46.98
best
14*1.50=21
017*1.50=25.5
step 3.
根據上表的內容，得到tf-idf的權重向量：
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