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离散余弦变换

于 2022-06-21 发布 文件大小:329.78 kB
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代码说明:

使用离散余弦变换对图像进行处理本系统还实现了图像文件的读、写及显示,先将正变换后的位图图像信息存储在文件中,然后从文件中读取位图数据,把这些数据经过离散余弦逆变换,最后再将变换后的数据以位图显示出来。本文重点介绍了离散余弦变换的原理及其实现的方法。

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  • tf-idf Java实现,还是很不错的
    资源描述TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。TFIDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m + k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征,这样的词条应该给它们赋予较高的权重,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。这里采用了外部插件IKAnalyzer-2012.jar,用其进行分词,插件和测试文件可以从这里下载
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