我有一组TF-IDF特征向量 . 我想使用两种方法在数组中找到类似的向量：
余弦相似度
k-means聚类
使用Scikit Learn，这个过程非常简单 .
现在我想对某些功能进行加权，以便它们比其他功能更能影响结果 . 例如，我可能想对TF-IDF向量的前100个元素进行加权，以使这些特征比其他特征更能表示相似性 .
如何有意义地加权我的特征向量中的某些特征？对于我上面列出的每个相似度算法，加权某些特征的过程是否相同？
据我所知，TFIDF矩阵中的低值意味着单词不太重要 . 因此，一种方法是降低矩阵中您考虑的列的值 .
scikit中的数组是稀疏的，因此对于测试和调试，您可能希望转换为常规矩阵 . 我还使用xlsxwriter来概述应用TFIDF和KMeans时的实际情况（请参阅）https://www.dbc-enterprise-it-consulting.com/text-classifier/ .
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据我所知，TFIDF矩阵中的低值意味着单词不太重要 . 因此，一种方法是降低矩阵中您考虑的列的值 .
scikit中的数组是稀疏的，因此对于测试和调试，您可能希望转换为常规矩阵 . 我还使用xlsxwriter来概述应用TFIDF和KMeans时的实际情况（请参阅）https://www.dbc-enterprise-it-consulting.com/text-classifier/ .