文本分類本質(zhì)上也是一個(gè)模式識(shí)別的問題，因此我想借用一個(gè)更直觀的例子來說說特征選擇和權(quán)重量化到底各自是什么東西，當(dāng)然，一旦解釋清楚，你馬上就會(huì)覺得文本分類這東西實(shí)在白癡，實(shí)在沒什么技術(shù)含量，你也就不會(huì)再繼續(xù)看我的技術(shù)博客，不過我不擔(dān)心，因?yàn)槟阋呀?jīng)踏上了更光明的道路（笑），我高興還來不及。

想想通過指紋來識(shí)別一個(gè)人的身份，只看一個(gè)人的指紋，當(dāng)然說不出他姓甚名誰，識(shí)別的過程實(shí)際上是比對(duì)的過程，要與已有的指紋庫比較，找出相同的，或者說相似到一定程度的那一個(gè)。

首要的問題是，人的指紋太復(fù)雜，包含太多的位置和幾何形狀，要完全重現(xiàn)一個(gè)人的指紋，存儲(chǔ)和計(jì)算都是大麻煩。因此第一步總是一個(gè)特征選擇的問題，我們把全人類的指紋都統(tǒng)計(jì)一下，看看哪幾個(gè)位置能夠最好的區(qū)分不同的人。顯然不同的位置效果很不一樣，在有的位置上，我的指紋是是什么形狀，其他人也大都是這個(gè)形狀，這個(gè)位置就不具有區(qū)分度，或者說不具有表征性，或者說，對(duì)分類問題來說，它的重要程度低。這樣的位置我們就傾向于在識(shí)別的時(shí)候根本不看它，不考慮它。

那怎么看誰重要誰不重要呢？這就依賴于具體的選擇方法如何來量化重要程度，對(duì)卡方檢驗(yàn)和信息增益這類方法來說，量化以后的得分越大的特征就越重要（也就是說，有可能有些方法，是得分越小的越重要）。

比如說你看10個(gè)位置，他們的重要程度分別是：

   1 2   3   4   5 6   7 8 9  10

（20，5，10，20，30，15，4，3，7， 3）

顯然第1，第3，4，5，6個(gè)位置比其他位置更重要，而相對(duì)的，第1個(gè)位置又比第3個(gè)位置更重要。

識(shí)別時(shí)，我們只在那些重要的位置上采樣。當(dāng)今的指紋識(shí)別系統(tǒng)，大都只用到人指紋的5個(gè)位置（驚訝么？只要5個(gè)位置的信息就可以區(qū)分60億人），這5個(gè)位置就是經(jīng)過特征選擇過程而得以保留的系統(tǒng)特征集合。假設(shè)這個(gè)就是剛才的例子，那么該集合應(yīng)該是：

（第1個(gè)位置，第3個(gè)位置，第4個(gè)位置，第5個(gè)位置，第6個(gè)位置）

當(dāng)然，具體的第3個(gè)位置是指紋中的哪個(gè)位置你自己總得清楚。

確定了這5個(gè)位置之后，就可以把一個(gè)人的指紋映射到這個(gè)只有5個(gè)維度的空間中，我們就把他在5個(gè)位置上的幾何形狀分別轉(zhuǎn)換成一個(gè)具體的值，這就是特征權(quán)重的計(jì)算。依據(jù)什么來轉(zhuǎn)換，就是你選擇的特征權(quán)重量化方法，在文本分類中，最常用的就是TFIDF。

我想一定是“權(quán)重“這個(gè)詞誤導(dǎo)了所有人，讓大家以為TFIDF計(jì)算出的值代表的是特征的重要程度，其實(shí)完全不是。例如我們有一位男同學(xué)，他的指紋向量是：

（10，3，4，20，5）

你注意到他第1個(gè)位置的得分（10）比第3個(gè)位置的得分（3）高，那么能說第1個(gè)位置比第3個(gè)位置重要么？如果再有一位女同學(xué)，她的指紋向量是：

（10，20，4，20，5）

看看，第1個(gè)位置得分（10）又比第3個(gè)位置（20）低了，那這兩個(gè)位置到底哪個(gè)更重要呢？答案是第1個(gè)位置更重要，但這不是在特征權(quán)重計(jì)算這一步體現(xiàn)出來的，而是在我們特征選擇的時(shí)候就確定了，第1個(gè)位置比第3個(gè)位置更重要。

因此要記住，通過TFIDF計(jì)算一個(gè)特征的權(quán)重時(shí)，該權(quán)重體現(xiàn)出的根本不是特征的重要程度！

那它代表什么？再看看兩位同學(xué)的指紋，放到一起：

（10， 3，4，20，5）

（10，20，4，20，5）

在第三個(gè)位置上女同學(xué)的權(quán)重高于男同學(xué)，這不代表該女同學(xué)在指紋的這個(gè)位置上更“優(yōu)秀“（畢竟，指紋還有什么優(yōu)秀不優(yōu)秀的分別么，笑），也不代表她的這個(gè)位置比男同學(xué)的這個(gè)位置更重要，3和20這兩個(gè)得分，僅僅代表他們的”不同“。

在文本分類中也是如此，比如我們的系統(tǒng)特征集合只有兩個(gè)詞：

（經(jīng)濟(jì)，發(fā)展）

這兩個(gè)詞是使用卡方檢驗(yàn)（特征選擇）選出來的，有一篇文章的向量形式是

（2，5）

另一篇

（3，4）

這兩個(gè)向量形式就是用TFIDF算出來的，很容易看出兩篇文章不是同一篇，為什么？因?yàn)樗麄兊奶卣鳈?quán)重根本不一樣，所以說權(quán)重代表的是差別，而不是優(yōu)劣。想想你說“經(jīng)濟(jì)這個(gè)詞在第二篇文章中得分高，因此它在第二篇文章中比在第一篇文章中更重要“，這句話代表什么意義呢？你自己都不知道吧（笑）。

所以，當(dāng)再說起使用TFIDF來計(jì)算特征權(quán)重時(shí)，最好把“權(quán)重“這個(gè)字眼忘掉，我們就把它說成計(jì)算得分好了（甚至”得分“也不太好，因?yàn)槿丝倳?huì)不自覺的認(rèn)為，得分高的就更重要），或者就僅僅說成是量化。

如此，你就再也不會(huì)拿TFIDF去做特征選擇了。

小Tips：為什么有的論文里確實(shí)使用了TFIDF作特征選擇呢？

嚴(yán)格說來并不是不可以，而且嚴(yán)格說來只要有一種方法能夠從一堆特征中挑出少數(shù)的一些，它就可以叫做一種特征選擇方法，就連“隨機(jī)選取一部分“都算是一種，而且效果并沒有差到驚人的地步哦！還是可以分對(duì)一大半的哦！所以有的人就用TFIDF的得分來把特征排排序，取得分最大的幾個(gè)進(jìn)入系統(tǒng)特征集合，效果也還行（畢竟，連隨機(jī)選取效果也都還行），怎么說呢，他們?cè)敢膺@么干就這么干吧。就像咱國家非得實(shí)行戶口制度，這個(gè)制度說不出任何道理，也不見他帶來任何好處，但不也沒影響二十一世紀(jì)成為中國的世紀(jì)么，呵呵。