基于TF-IDF算法的个人文件管理系统（含Python源码）涵盖机器学习、人工智能和神经网络领域

1.该项目利用TF-IDF算法，对新文件中的词频与已建立的各学科语料库的词频进行对比，并通过余弦相似度计算高频词的相关系数，从而匹配到最相似的学科，实现自动分类整理新下载的课件。2.为运行该项目，需配置Python 3.8及以上环境，并安装jieba库和openpyxl库。3.项目包含三个模块：数据预处理、词频计算与数据处理、数据计算与对比验证。首先，从已分类的文件夹中收集语料库，将所有文件的内容汇总至一个txt文件中，并转换为便于词频统计操作的形式。接着，将各语料库与新文件的内容进行分词和计算，并将数据写入excel文档进行数据处理。在分词部分，使用jieba库进行操作；在数据处理部分，使用openpyxl库对xlsx文件进行操作。最后，将分词的结果，即高频词的词名和频数，分别写入excel，依然使用openpyxl库进行操作。在获取新文档与各语料库的词频数据后，通过excel中的函数对数据进行再处理，将新文档的词与每个语料库进行对比计算相关系数，并得到正确分类的结果。4.准确率评估：...（此处省略）