如何在tf-idf文档相似度和朴素贝叶斯分类器之间做出选择？我不明白该使用哪一个，有没有方法可以识别哪种算法适合什么目的？

回答：

你不需要选择。

词频-逆文档频率（TF-IDF）是一种为特征分配数值的方法。它（大部分情况下）与用于分类数据点的算法无关。

我假设你所说的相似度是指余弦相似度和最近邻分类。

如果你在进行分类任务，你会选择看起来能提供最佳准确率（或最符合你的要求）的方法。在处理非常大的数据集时，计算数据集中每个文档的余弦相似度将变得不可行。

如果你指的是使用余弦相似度来对结果进行排序（查找与Q相似的文档），那么这里没有“选择”。这是一个排序任务，而朴素贝叶斯是用于分类的。

在现实生活中，这两种方法都不是特别好。你只会使用它们来初步了解一个任务的难易程度，通过使用这些简单且直接的方法。如果一种“简单”方法的表现明显优于其他方法，你可能会考虑尝试与最佳简单方法相关的更高级的模型。