spark mllib如何实现TF-IDF

在spark mllib中，TF-IDF算法通过计算一个单词在文档中出现的频率（词频），以及该词在所有文档中出现的频率（逆向文件频率）来评估单词的重要性。

TF-IDF的计算公式如下：

TF(t) = (该单词在文档中出现的次数) / (文档中单词总数)

IDF(t) = log_e(文档总数 / 包含该单词的文档数 + 1)

TF-IDF(t) = TF(t) * IDF(t)

其中，词频（TF）表示单词在文档中出现的频率，逆向文件频率（IDF）反映了该单词是否具有区分度。如果一个单词在很多文档中都出现了，则说明该单词并不具有区分度，因此其IDF值会较低。反之，如果一个单词只在少数文档中出现，则说明该单词具有很强的区分度，因此其IDF值会较高。

TF-IDF值越高，则说明该单词越具有区分度，也就是说该单词越能够代表文档的特征。因此，通过计算文档中单词的TF-IDF值可以评估出该单词的重要性。