TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF逆向文件频率(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。
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。
TF是指在一个文档中出现的词的频率，词的次数初一所有的词数
而IDF是所有的文档中出现该词的次数越多，则权重就越小。。逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到：
最后的相关性的计算
，上述相关性计算的公式就由词频的简单求和变成了加权求和，即 TF1*IDF1 + TF2*IDF2 +... + TFN*IDFN。。
特征权重量化 TF-IDF 用于信息检索和数据挖掘的加权技术
原文：http://www.cnblogs.com/fxd-address/p/5022140.html