【原创附代码】R语言用之进行文本挖掘与分析
基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训
基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训单组样本均值t检验（One-sample t-test）2.1.1 方法简介t检验，又称学生t(student t)检验，是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名。
t检验是一种检验总体均值的统计方法，当数据中仅含单组样本且样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大)，可用这种方法来检验总体均值是否大于、小于或等于某一特定数值。
当数据中仅含单组样本但样本数较小时(通常样本个数<30的样本可视为样本数较小)，建议改以单组样本秩和检验(Wilcoxon signed-rank test)检验总体中位数。
注:总体中位数经常和均值一样, 因此检验中位数即检验均值。
2.1.2 前提适用于所有t检验：大多数的t检定的统计量具有t = Z/k的形式，其中Z与k是已知资料的函数。
Z通常被设计成对于对立假说有关的形式，而k是一个尺度参数使t服从于t分布。
Z 服从标准正态分布(n – 1)k2 服从自由度(n – 1)的卡方分布Z与k互相独立2.1.3 公式检验零假说为一群来自常态分配独立样本xi之母体期望值μ为μ0可利用以下统计量该统计量t在零假说：μ=μ0为真的条件下服从自由度为n-1的t分布。
适用条件已知一个总体均值μ_0可得到一个样本均值x 及该样本的标准差S样本来自正态或近似正态总体2.1.4 检验步骤举例说明：难产儿出生体重样本，，一般婴儿出生体重μ0=3.30（大规模调查获得），问在假定难产儿出生体重的标准差与一般儿童相同的情况下，出生体重与难产是否有关？解：1. 建立假设，确定检验水平α要知道难产儿样本的出生体重是否与难产有关，还是和难产没关系，与全体婴儿一样，就得判断难产儿样本对应的总体均值μ和全体婴儿的总体均值μ0是否一样。
详细来说，就是要判断这儿是下面两种可能性中的哪一种：H0：μ= μ0 （无效假设，null hypothesis），说明x 和μ0之间的差别仅是由于抽样误差造成的；H1：μ≠μ0（备择假设，alternative hypothesis），说明x 和μ0之间有差别（也包含抽样误差的影响）双侧检验，确定假设的显著水平：α=0.05，即在无效假设H0成立的前提下，计算无效假设正确的概率，也称差异由误差引起的概率。
R语言-文本挖掘主题模型文本分类
R语⾔-⽂本挖掘主题模型⽂本分类####需要先安装⼏个R包，如果有这些包，可省略安装包的步骤。
#install.packages("Rwordseg")#install.packages("tm");#install.packages("wordcloud");#install.packages("topicmodels")例⼦中所⽤数据数据来源于sougou实验室数据。
数据⽹址：/dl/sogoulabdown/SogouC.mini.20061102.tar.gz⽂件结构└─Sample├─C000007 汽车├─C000008 财经├─C000010 IT├─C000013 健康├─C000014 体育├─C000016 旅游├─C000020 教育├─C000022 招聘├─C000023└─C000024 军事采⽤Python对数据进⾏预处理为train.csv⽂件，并把每个⽂件⽂本数据处理为1⾏。
预处理python脚本<ignore_js_op> (720 Bytes, 下载次数: 96)所需数据<ignore_js_op> (130.2 KB, 下载次数: 164)⼤家也可以⽤R直接将原始数据转变成train.csv中的数据⽂章所需stopwords<ignore_js_op> (2.96 KB, 下载次数: 114)1. 读取资料库1. csv <- read.csv("d://wb//train.csv",header=T, stringsAsFactors=F)2. mystopwords<- unlist (read.table("d://wb//StopWords.txt",stringsAsFactors=F))复制代码2.数据预处理（中⽂分词、stopwords处理）1.2. library(tm);3.4. #移除数字5. removeNumbers = function(x) { ret = gsub("[0-9０１２３４５６７８９]","",x) }6. sample.words <- lapply(csvtext, removeNumbers)复制代码1.2. #处理中⽂分词,此处⽤到Rwordseg包3.4. wordsegment<- function(x) {5. library(Rwordseg)6. segmentCN(x)7. }8.9. sample.words <- lapply(sample.words, wordsegment)复制代码1.2. ###stopwords处理3. ###先处理中⽂分词，再处理stopwords，防⽌全局替换丢失信息4.5. removeStopWords = function(x,words) {6. ret = character(0)7. index <- 18. it_max <- length(x)9. while (index <= it_max) {10. if (length(words[words==x[index]]) <1) ret <- c(ret,x[index])11. index <- index +112. }13. ret14. }15.16.17. sample.words <- lapply(sample.words, removeStopWords, mystopwords)复制代码3. wordcloud展⽰1. #构建语料库2. corpus = Corpus(VectorSource(sample.words))3. meta(corpus,"cluster") <- csvtype4. unique_type <- unique(csvtype)5. #建⽴⽂档-词条矩阵6. (sample.dtm <- DocumentTermMatrix(corpus, control = list(wordLengths = c(2, Inf))))复制代码1.2. #install.packages("wordcloud"); ##需要wordcloud包的⽀持3. library(wordcloud);4. #不同⽂档wordcloud对⽐图5. sample.tdm <- TermDocumentMatrix(corpus, control = list(wordLengths = c(2, Inf)));6.7. tdm_matrix <- as.matrix(sample.tdm);8.9. png(paste("d://wb//sample_comparison",".png", sep = ""), width = 1500, height = 1500 );10. comparison.cloud(tdm_matrix,colors=rainbow(ncol(tdm_matrix)));####由于颜⾊问题，稍作修改11. title(main = "sample comparision");12. dev.off();13.复制代码1.2. #按分类汇总wordcloud对⽐图3. n <- nrow(csv)4. zz1 = 1:n5. cluster_matrix<-sapply(unique_type,function(type){apply(tdm_matrix[,zz1[csvtype==type]],1,sum)})6. png(paste("d://wb//sample_ cluster_comparison",".png", sep = ""), width = 800, height = 800 )7. comparison.cloud(cluster_matrix,colors=brewer.pal(ncol(cluster_matrix),"Paired")) ##由于颜⾊分类过少，此处稍作修改8. title(main = "sample cluster comparision")9. dev.off()10.复制代码<ignore_js_op>可以看出数据分布不均匀，culture、auto等数据很少。
【原创】R语言文本挖掘tf-idf,主题建模,情感分析,n-gram建模研究分析案例报告(附代码数据)
务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR语言挖掘公告板数据文本挖掘研究分析## Registered S3 methods overwritten by 'ggplot2':## method from## [.quosures rlang## c.quosures rlang## print.quosures rlang我们对1993年发送到20个Usenet公告板的20,000条消息进行从头到尾的分析。
此数据集中的Usenet公告板包括新闻组用于政治，宗教，汽车，体育和密码学等主题，并提供由许多用户编写的丰富文本。
该数据集可在/~jason/20Newsgroups/（该20news-bydate.tar.gz文件）上公开获取，并已成为文本分析和机器学习练习的热门。
1预处理我们首先阅读20news-bydate文件夹中的所有消息，这些消息组织在子文件夹中，每个消息都有一个文件。
我们可以看到在这样的文件用的组合read_lines()，map()和unnest()。
请注意，此步骤可能需要几分钟才能读取所有文档。
library(dplyr)library(tidyr)library(purrr)务（附代码数据）,咨询QQ：3025393450有问题到百度搜索“大数据部落”就可以了欢迎登陆官网：/databloglibrary(readr)training_folder <- "data/20news-bydate/20news-bydate-train/"# Define a function to read all files from a folder into a data frameread_folder <-function(infolder) {tibble(file =dir(infolder, s =TRUE)) %>%mutate(text =map(file, read_lines)) %>%transmute(id =basename(file), text) %>%unnest(text)}# Use unnest() and map() to apply read_folder to each subfolderraw_text <-tibble(folder =dir(training_folder, s =TRUE)) %>%unnest(map(folder, read_folder)) %>%transmute(newsgroup =basename(folder), id, text)raw_text## # A tibble: 511,655 x 3## newsgroup id text## <chr> <chr> <chr>## 1 alt.atheism 49960 From: mathew <mathew@>## 2 alt.atheism 49960 Subject: Alt.Atheism FAQ: Atheist Resources## 3 alt.atheism 49960 Summary: Books, addresses, music -- anything related to atheism## 4 alt.atheism 49960 Keywords: FAQ, atheism, books, music, fiction, addresses, contacts## 5 alt.atheism 49960 Expires: Thu, 29 Apr 1993 11:57:19 GMT## 6 alt.atheism 49960 Distribution: world## 7 alt.atheism 49960 Organization: Mantis Consultants, Cambridge. UK.## 8 alt.atheism 49960 Supersedes: <19930301143317@>## 9 alt.atheism 49960 Lines: 290## 10 alt.atheism 49960 ""## # … with 511,645 more rows请注意该newsgroup列描述了每条消息来自哪20个新闻组，以及id列，用于标识该新闻组中的唯一消息。
R语言数据分析与挖掘 第3章 R语言数据读写
是否转化字符串为因子
verbose
是否交互和报告运行时间
skip
跳过读取的行数，为1则从第二行开始读取
select
需要保留的列名或者列号，剔除剩余列
drop
需要剔除的列名或者列号，读取剩余列
colClasses
指定数据类型
integer64
读如64位的整型数
s
参数
描述
file
要读取的数据文件名称，数据文件如果不在当前路径下，需添加绝对路径
col_names
逻辑值或列名的特征向量。如果TRUE，输入第一行将作用作列名，如果FALSE，列名将自动生成X1,X2,X3,……，如是字符向量，向量值将作为列名称
col_types
指定列的数据类型，为NULL时会自动识别
设置如何引用字符型变量。默认情况下，字符串可以被引号”或’括起，如果没有设定分割字符，引号前面加\，即quote=”\”
dec
设置用来表示小数点的字符，默认为.
s
读入数据的行名，默认为1,2,3,……
s
读入数据的列名，如header设置为FALSE时，默认为V1,V2,V3,……
TRUE会显示脚本进程
data.table
如果TRUE返回data.table，如果FALSE返回data.frame
*
《R语言数据分析与挖掘（微课版）》
Excel文件读写
*
02
PAGE
*
xlsx包
xlsx扩展包的安装需要依赖rJava扩展包，rJava能否成功安装的前提条件是需要本机预先安装好java，且R语言须与jre的版本位数一致。 丰富的函数，能对Excel文件进行灵活读写。主要函数如下:
实验文档11-1-R语言数据分析与挖掘操作
R语言数据分析与挖掘操作训练（初级、中级）第一部分：初级操作机器学习、数据挖掘领域的比如关联规则挖掘、聚类、分类等问题。
R统计分析计算包都提供了足够的支持。
关联规则问题源于“买了这件商品的顾客还买了什么”这个问题，现在已经广泛应用于客户行为分析以及互联网用户行为分析中。
关联规则挖掘领域最经典的算法为Apriori，R的第三方包arules，就是专门用于做关联规则挖掘的。
以下例子需要你已经安装了arules包。
最后一行的apriori函数接受一个transaction对象的输入，输出关联规则对象rules，为方便起见，这里用于计算的transaction对象Adult是通过第5行从arules包中现成载入进来的，第2~4行说明了怎么从一个文本文件中读入数据并生成一个transaction对象。
聚类算法使用最广泛的高效算法无疑是kmeans，R在其默认载入的stats包中就包含了这个函数，以下是一个来自kmean说明文档的例子：代码第1行生成两组两维的正态分布的数据，第一组均值为0，第二组均值为1，两组数据方差都为0.3。
第2行对该数据进行聚类，第3和第4行把聚类结果画出来。
分类器是模式识别领域的研究主题，也是人类认知活动的中心。
多年来的学术研究积累下来很多种类型的分类器，而其中常用的分类器基本都能在R中找到对应的实现。
诸多分类器中以svm最为著名，它也被一些人称为是单分类器的王道。
以下是一个利用svm对著名的iris数据集进行分类的过程，运行该例子需要已经安装了e1071这个包。
第5行代码调用svm函数，计算由x作为特征y作为类别标签的分类器模型，第7行把模型应用于原数据进行预测。
第二部分：R线性算法操作每个算法都会从两个视角进行呈现（利用数据挖掘包来求解）：1)常规的训练和预测方法2)caret包的用法因此，需要知道给定算法对应的软件包和函数，同时还需了解如何利用caret包实现这些常用的算法，从而你可以利用caret包的预处理、算法评估和参数调优的能力高效地评估算法的精度。
R语言做文本挖掘Part5情感分析
R语⾔做⽂本挖掘Part5情感分析Part5情感分析这是本系列的最后⼀篇⽂章，该。
事实上这种单⼀⽂本挖掘的每⼀个部分进⾏全部值获取⽔落⽯出细致的研究，0基础研究阶段。
⽤R⾥⾯现成的算法，来实现⾃⼰的需求，当然还參考了众多⽹友的智慧结晶，所以也想把我的收获总结出来分享给⼤家，希望也能像我⼀样在看⼤家的分享时得到⾃⼰的启⽰。
⽹上翻了下中⽂⽂本情感分析的⼀些⽂章，再回忆了⼀下我⾃⼰做情感分析的⽅法，认为我的想法真的是简单粗暴直接。
这是⼀篇介绍中⽂⽂本情感分析倾向的论⽂。
，中间讲到做情感分析眼下主要有三种⽅法。
第⼀种由已有的电⼦词典或词语知识库扩展⽣成情感倾向词典；另外⼀种，⽆监督机器学习的⽅法。
第三种基于⼈⼯标注语料库的学习⽅法。
上⾯三种⽅法不细致⼀⼀说明了，它们都有⼀个共同的特点，须要⼀个情感倾向的语料库。
我在R中的实现⽅案与第⼀种⽅法类似。
整理⼀个褒义词词库⼀个贬义词词库（这个万能的互联⽹上有⾃⼰稍加整理就OK）。
给⽂本做分词，并提取出中间的情感词。
给每条⽂本定情感倾向评分初始值为1。
跟褒义贬义词词库做匹配，褒义词+1。
贬义词-1，计算出每条⽂本的终于情感倾向评分，为正值则是正⾯评价，为负值则是负⾯评价。
⽅法能够基本实现情感倾向推断。
但还能够改进。
像前⾯參考论⽂中讲到的，还能够依据词语的词性强弱来评定感情的强，不仅仅是+1和-1之分；还有考虑⼀些词语在不同语境下情感倾向可能会不同，⽐⽅论⽂中讲到的“骄傲”，这个我在想可能须要整理出有这样特殊情况的词语；还有负负得正的情况，⽐⽅“不喜欢是不可能的事情！”，照我的评分标准它的结果就是负⾯评价了；反问的情况。
“哪⾥廉价了？”，评出来结果变成了正。
“廉价”这个词我把它放在褒义词表下，事实上细致考虑假设是说“廉价实惠”肯定是褒义。
假设说“廉价没好货”，也会是褒义，这就不正确了，还是第⼆个问题不同语境下情感倾向会不同。
R中的实现过程：1. 数据输⼊处理数据还是某品牌官微，取它微博中的1376条评论，情感褒义词库和贬义词库。
R语言文本挖掘
中文及英文的文本挖掘——R语言所需要的包tm(text mining) rJava,Snowball,zoo,XML,slam,Rz, RWeka,matlab1文本挖掘概要文本挖掘是从大量的文本数据中抽取隐含的，求和的，可能有用的信息。
通过文本挖掘实现•Associate：关联分析，根据同时出现的频率找出关联规则•Cluster：将相似的文档（词条）进行聚类•Categorize：将文本划分到预先定义的类别里•文档自动摘要：利用计算机自动地从原始文档中提取全面准确地反映该文档中心内容的简单连贯描述性短文。
文本挖掘的运用主要有如下几方面●智能信息检索同义词，简称词，异形词，同音字、赘字移除●网络内容安全内容监控内容过滤●内容管理自动分类检测和追踪●市场监测口碑监测竞争情报系统市场分析2英文文本挖掘实例实现多个英文文档的聚类分析2.1文本预处理2.1.1读取文本内容#取得tm内部文件texts/crude/下的文件目录。
>library("tm",lib.loc="d:/ProgramFiles/R/R-3.0.3/library")> vignette("tm")#获取相关帮助文档的内容，pdf格式reut<-system.file("texts","crude",package='tm')# 用Corpus命令读取文本并生成语料库文件由于要读取的是xml文件，所以需要xml包reuters <- Corpus(DirSource(reut), readerControl = list(reader =readReut21578XML))# DirSource指示的是文件夹路径，如果是单个向量要设为语料库则VectorSource(向量名) readerControl不用设置查看前两个语料变量内容另外可以从本地文件中读取用户txt文件> inputtest<-read.csv(file.choose())2.1.2文本清理对于xml格式的文档用tm_map命令对语料库文件进行预处理，将其转为纯文本并去除多余空格，转换小写，去除常用词汇、合并异形同意词汇，如此才能得到类似txt文件的效果需要用到的包SnowballCreuters <- tm_map(reuters, PlainTextDocument)#去除标签reuters <- tm_map(reuters, stripWhitespace)#去多余空白reuters <- tm_map(reuters, tolower)#转换小写reuters <- tm_map(reuters, removeWords, stopwords("english"))tm_map(reuters, stemDocument)2.1.3查找含有特定语句的文档例如找出文档编号为237而且包含句子INDONESIA SEEN AT CROSSROADS OVER ECONOMIC CHANGE 的文档。
数据分析-基于R语言课件第十八章 文本挖掘
R语言商业数据分析
9.2英文词频与词云图
步骤一：取得文档 安装及加载分析所需的R包并从计算机C根目录读取18S.txt，程序如下：
data(stop_words)#载入停用词 text_df <- text_df %>% unnest_tokens(word, text) text_df <- text_df %>% anti_join(stop_words)#去掉停用词 text_df %>% count(word, sort = TRUE)#排序最常用分词
运行结果如下：
Joining, by = "word" > text_df # A tibble：16 x 2
line word <int> <chr> 1 1 april 2 1 hath 3 1 spirit 4 1 youth 5 2 optimist 6 2 human 7 2 personification 8 2 spring 9 3 spring 10 3 feel 11 3 whistling 12 3 shoe 13 3 slush 14 4 spring 15 4 life's 16 4 alive
R语言商业数据分析
9.1 R语言文本挖掘简介
步骤一：取得文档 这四首和春天相关的英文诗句是我们取得的文本档，接下来我们尝试一 下进行简单的词频分析。透过R语言进行词频分析，必须先下载以及加载 以下安装包，程序如下：
install.packages("dplyr") install.packages("tidytext") library(dplyr) library(tidytext)
R软件与文本挖掘
用
用
文本挖掘概念
• 文本挖掘旨在通过识别和检索令人感兴趣癿模 式，迚而从数据源中抽取有用癿信息。文本挖 掘癿数据源是文本集合，令人感兴趣癿模式丌 是从形式化癿数据库记彔里发现，而是从非结 构化癿数据中发现。
文本挖掘的仸务
• 文本挖掘预处理 原始癿非结构化数据源结构化表示
• 文本模式挖掘 文本挖掘系统核心功能是分析文本集合中各个文 本之间共同出现癿模式 例如：蛋白质P1和酶E1存在联系，在其他文章 中说酶E1和酶E2功能相似，还有文章把酶E2和 蛋白质P2联系起来，我们可以推断出P1和P2存 在联系
文本符号化
• 符号化：为表示文档而标识关键词。 • 停用词表：看上去“丌相关癿”词癿集合。
例如：a, the, of , for, with等都是停用词。 • 词根：文本检索系统需要识别互为句法变体
现实中大部分数据存储在文本数据库中，如新闻 文章、研究论文、书籍、WEB页面等。
存放在文本数据库中癿数据是半结构化数据，文 档中可能包含结构化字段，如标题、作者、出版 社、出版日期 等，也包含大量非结构化数据，如 摘要和内容等。
1、文本挖掘概述
• 传统癿自然语言理解是对文本迚行较低层次癿理 解，主要迚行基亍词、语法和语义信息癿分析， 幵通过词在句子中出现癿次序发现有意义癿信息 。
数据挖掘与R软件实战演练 中级课程
主讲人：程豪
第十四章 R软件与文本挖掘
本章概要
• 文本挖掘（一）理论综述 • 文本挖掘（二）R软件操作讲解
第一节 文本挖掘（一）
• 文本挖掘概述 • 文本数据分析和信息检索 • 文本癿维度归约 • 文本挖掘斱法
1、文本挖掘概述 文本挖掘的背景
数据挖掘大部分研究主要针对结构化数据，如关 系癿、事务癿和数据仓库数据。
r语言数据挖掘方法及应用参考文献写法
R语言（R programming language）是一种用于统计分析和数据可视化的开源编程语言，因其功能强大且易于学习和使用而备受数据分析领域的青睐。
在数据挖掘领域，R语言被广泛应用于数据预处理、特征提取、模型建立和结果可视化等方面。
本文将介绍R语言在数据挖掘中的常用方法及其在实际应用中的效果，并给出相应的参考文献写法，以供读者参考。
一、数据预处理在进行数据挖掘之前，通常需要对原始数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和可用性。
R语言提供了丰富的数据处理函数和包，可以帮助用户快速进行数据清洗和整理工作。
其中，常用的数据预处理方法包括缺失值处理、异常值检测、数据变换等。
以下是一些常用的数据预处理方法及其在R语言中的实现方式：1. 缺失值处理缺失值是指数据中的某些观测值缺失或不完整的情况。
在处理缺失值时，可以选择删除缺失值所在的行或列，或者利用均值、中位数等方法进行填充。
R语言中，可以使用na.omit()函数删除包含缺失值的行或列，也可以使用mean()函数计算均值，并利用fillna()函数进行填充。
参考文献：Hadley Wickham, Rom本人n François, Lionel Henry, and KirillMüller (2018). dplyr: A Grammar of Data Manipulation. Rpackage version 0.7.6. xxx2. 异常值检测异常值是指与大部分观测值存在显著差异的观测值，通常需要进行检测和处理。
R语言中，可以使用boxplot()函数对数据进行箱线图可视化，或者利用z-score等统计方法进行异常值检测。
对于异常值的处理，可以选择删除、替换或保留，具体方法视实际情况而定。
参考文献：Rob J Hyndman and Yanan Fan (1996). Sample Quantiles in Statistical Packages. The American Statistician, 50(4), 361-365.3. 数据变换数据变换是指对原始数据进行变换，将其转换为符合模型要求或满足分布假设的形式。
使用R编程技术进行文本挖掘与情感分析
使用R编程技术进行文本挖掘与情感分析近年来，随着互联网的快速发展，大量的文本数据被广泛产生和传播。
这些数据中蕴含着丰富的信息，而如何从这些海量的文本数据中提取有价值的信息成为了一个挑战。
文本挖掘与情感分析技术应运而生，成为了处理和分析文本数据的重要工具。
文本挖掘是一种从大规模文本数据中自动提取高质量信息的技术。
它可以分析文本中的关键词、主题、情感等内容，为用户提供有关文本内容的深入洞察。
而情感分析则是文本挖掘的一个重要分支，它旨在识别和理解文本中的情感倾向，包括积极、消极或中性情感。
R语言作为一种强大的统计分析和数据可视化工具，也提供了丰富的文本挖掘与情感分析的功能包。
通过使用R编程技术，我们可以利用这些功能包来处理和分析文本数据，从而得到有关文本内容的重要信息。
在进行文本挖掘与情感分析之前，我们首先需要对文本数据进行预处理。
这包括去除文本中的特殊字符、数字和停用词等，以及对文本进行分词和词性标注。
R 语言中有许多强大的文本处理工具包，如tm和NLP包，可以帮助我们完成这些预处理步骤。
一旦完成了文本数据的预处理，我们就可以开始进行文本挖掘和情感分析了。
在R中，有许多功能包可以帮助我们实现这些任务。
例如，通过使用tm包中的函数，我们可以计算文本中的词频、词云和词向量等信息。
这些信息可以帮助我们了解文本中的关键词和主题，从而对文本内容进行深入分析。
此外，R语言中的情感分析工具包也提供了丰富的情感分析功能。
通过使用这些工具包，我们可以识别和理解文本中的情感倾向。
例如，通过使用syuzhet包，我们可以将文本数据映射到情感维度，并得到文本的情感得分。
这些得分可以帮助我们判断文本中的情感倾向，从而更好地理解文本内容。
除了文本挖掘和情感分析，R语言还提供了许多其他的文本分析功能。
例如，通过使用topicmodels包，我们可以进行主题建模，从而发现文本数据中的潜在主题。
这些主题可以帮助我们更好地理解文本内容，并从中提取有价值的信息。
【原创】R语言中对文本数据进行主题模型topic modeling分析数据分析报告论文(代码数据)
咨询QQ：3025393450欢迎登陆官网：/datablogR语言中对文本数据进行主题模型topic modeling分析数据分析报告原文链接：/?p=4333主题建模在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成自然组，以便我们可以分别理解它们。
主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法，类似于对数字数据进行聚类，即使我们不确定要查找什么，也可以找到自然的项目组。
潜在狄利克雷分配（LDA）是拟合主题模型特别流行的方法。
它将每个文档视为主题的混合体，并将每个主题看作是单词的混合体。
这允许文档在内容方面相互“重叠”，而不是分离成离散的组，以反映自然语言的典型用法。
咨询QQ：3025393450欢迎登陆官网：/datablog结合主题建模的文本分析流程图。
topicmodels包采用Document-Term Matrix 作为输入，并生成一个可以通过tidytext进行处理的模型，以便可以使用dplyr 和ggplot2对其进行处理和可视化。
潜在狄利克雷分配潜在Dirichlet分配是主题建模中最常用的算法之一。
没有深入模型背后的数学，我们可以理解它是由两个原则指导的。
每个文档都是主题的混合体。
我们设想每个文档可能包含来自几个主题的文字，特别是比例。
例如，在双主题模型中，我们可以说“文档1是90％的主题A和10％的主题B，而文档2是30％的主题A和70％的主题B.”每个主题都是词汇的混合。
例如，我们可以想象一个美国新闻的两个主题模型，一个话题是“政治”，一个是“娱乐”。
政治话题中最常见的词语可能是“总统”，“国会”和“政府“，而娱乐主题可以由诸如”电影“，”电视“和”演员“之类的词组成。
重要的是，话题可以在话题之间共享; 像“预算”这样的词可能同时出现在两者中。
咨询QQ：3025393450欢迎登陆官网：/datablogLDA是一种同时估计这两种情况的数学方法：查找与每个主题相关的单词混合，同时确定描述每个文档的主题混合。
R语言数据分析挖掘可视化报告(附代码数据)
R语言数据分析挖掘可视化报告哪种类型的风暴损害是最有害的？2017年11月11日概要本报告的目的是从防备的角度确定天气事件造成的危害的原因。
在这种情况下，“损害”在数据集中被定义为对人的死亡或伤害，或对财产或作物的损害。
由于本报告的重点是引导投资准备，我们将可以减轻的事件与类似的准备工作结合起来。
例如，不管洪水是由河流还是由热带风暴引起的，为防止洪水造成的损害都是值得的。
同样，由于风暴自然涉及许多可能造成危害的因素，因此我们对每个因素进行了重复计算。
例如，雷雨涉及风雨，因此投资防风防雨可以减轻其影响。
由于雷暴破坏将在我们的数据集中显示两次。
同样，任何热带风暴事件也被标记为洪水和风事件，任何龙卷风事件也被标记为风事件。
数据处理源数据是来自美国国家气象局的公开可用的Storm Data出版物。
数据在存储库中提供。
数据集中的各种事件按类型标记，并通过关键字搜索进行处理。
这是用来建立一个相关的关键字列表，然后加入这个列表回到主数据集，以创建前面提到的重复计数。
过程如下：1.加载需要的软件包3.读CSV文件4.将损失金额转换为整数，并将文本日期字段转换为日期格式。
5.Classify all events by creating a matrix of key words6.Search the Event Types in the list for matches using the keywords, and add each set of matches to a list7.Join this list back to the main data to generate totals. Check for any data that turns up missing.ResultsValidationVery little data was lost as part of the keyword search process.Grand Totals (no double-counting)Events Injuries Fatalities PROPDMG CROPDMGGrand Totals (no double-counting)Events Injuries Fatalities PROPDMG CROPDMG 902297 140528 15145 427318652972 49104192181Dropped DataEvents Injuries Fatalities PROPDMG CROPDMG 509 40 18 4512550 1034400Harm to humansWind-related events caused by far the most harm to humans in the United States; and of these, tornadoesrepresented far more than Tropical Storm events, which were also included in wind-related events. HeFlooding wasthe third largest cause of death, but of that about 60% was related solely to flash flooding. This conclusion is curious,as tropical storms are much larger events than tornadoes, and flash floods tend to be smaller than other types offloods. What tornadoes and flash floods have in common is that they come with little warning. The second largestcause of death in the country appears to be heat, a danger that is perhaps hard to take seriously. This would seem toindicate that the best investments in preparedness when it comes to preserving lives are in warning technologies…and air conditioning.Harm to property and cropsWind-related events also caused the most harm to property as measured in dollar amounts, and more than half of that amount was due to tropical storms. Flooding was the second-largest cause of damage, with flash flooding marking a small percentage. This is more in line with our intuition regarding weather-related harm. Buildings and crops are unable to evacuate.。
在R语言中实现文本挖掘的技巧和工具
在R语言中实现文本挖掘的技巧和工具R语言的灵活性和强大的数据分析能力让它成为文本挖掘的一流工具。
文本挖掘是从大量文本数据中提取有价值的信息和知识的过程，它在商业、科学、政治和许多其他领域中扮演着重要的角色。
这篇文章将探讨R语言中实现文本挖掘的技巧和工具。
1. 文本预处理的技巧文本挖掘的第一步是将原始文本预处理为可以分析的格式。
以下是一些常用的技巧：1.1 文本清洗文本清洗是指去除文本中的无用信息和干扰因素，例如标点符号、停用词、数字、HTML标签等。
在R语言中，可以使用tm包和stringr包来进行文本清洗。
tm包提供了一整套文本处理工具，包括读取文本、过滤文本、转换文本格式等功能。
范例代码：library(tm)# 读取文本docs <- Corpus(DirSource("path/to/folder"))# 移除标点符号docs <- tm_map(docs, removePunctuation)# 移除数字docs <- tm_map(docs, removeNumbers)# 移除HTML标签docs <- tm_map(docs, removeHTMLTags)1.2 文本分词分词是将文本划分为一组单词或术语的过程。
在R语言中，可以使用tokenizers包和NLP包来进行文本分词。
tokenizers包提供了一系列不同的分词函数，包括基于正则表达式、空格和标点符号的分词。
范例代码：library(tokenizers)# 基于正则表达式分词tokens <- tokenize_regex("This is a sentence.")# 基于空格分词tokens <- tokenize_whitespace("This is a sentence.")# 基于标点符号分词tokens <- tokenize_character("This is a sentence.")1.3 文本标准化文本标准化是将文本中的单词转换为一致的格式，例如转换为小写字母、去除词干和词缀等。
一篇文章教你如何用R进行数据挖掘
⼀篇⽂章教你如何⽤R进⾏数据挖掘⼀篇⽂章教你如何⽤R进⾏数据挖掘引⾔R是⼀种⼴泛⽤于数据分析和统计计算的强⼤语⾔，于上世纪90年代开始发展起来。
得益于全世界众多爱好者的⽆尽努⼒，⼤家继⽽开发出了⼀种基于R但优于R基本⽂本编辑器的R Studio（⽤户的界⾯体验更好）。
也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和⽤户对R包的慷慨贡献，让R语⾔在全球范围内越来越流⾏。
其中⼀些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作，可视化和计算功能越来越强⼤。
我们所说的机器学习和R有什么关系呢？我对R的第⼀印象是，它只是⼀个统计计算的⼀个软件。
但是后来我发现R有⾜够的能⼒以⼀个快速和简单的⽅式来实现机器学习算法。
这是⽤R来学习数据科学和机器学习的完整教程，读完本⽂，你将有使⽤机器学习的⽅法来构建预测模型的基本能⼒。
注：这篇⽂章对于之前没有很多数据科学知识的同学们是特别值得⼀看的，同时掌握⼀定的代数和统计知识将会更有益于您的学习。
⽬录⼀、初识R语⾔1、我为什么要学R？2、如何安装R/R Studio？3、如何安装R包？4、 R中的⼀些基本计算⼆、编程基础慨念及R包1、 R中的数据类型和对象2、 R中的控制语句简介3、常⽤的R包三、⽤R进⾏数据预处理1、数据集中基本概念2、图形展⽰3、缺失值处理4、连续性变量与分类变量的处理5、特征变量计算6、标签编码和独热编码四、⽤机器学习的算法构建预测模型1、多元线性回归2、决策树3、随机森林⼀、初识R语⾔1、为什么学R ？事实上，我没有编程经验，也没有学过计算机。
但是我知道如果要学习数据科学，⼀个⼈必须学习R或Python作为开始学习的⼯具。
我选择了前者，同时在学习过程中我发现了⼀些使⽤R的好处：⽤R语⾔编码⾮常的简单；R是⼀个免费的开源软件，同时它可以直接在官⽹上下载；R语⾔中有来⾃于全世界爱好者贡献的即时访问超过7800个⽤于不同计算的R包。
R语⾔还有遍布全世界的学习社区及论坛，你能很轻松的获取帮助；我们凭借R包能够获得⾼性能的计算体验；它是，数据分析公司⾼度寻求技能之⼀。
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论文题目：R语言用之进行文本挖掘与分析
摘要：要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。
频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。
词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。
本文利用R语言对2016年政府工作报告进行文本挖掘与分析并使用词云是该报告可视化，统计词频，用图片方式短时间看透文章的重点。
关键词：文本挖掘；R语言；2016政府工作报告；词云；可视化
Abstract：To analyze text content, the most common method of analysis is to extract the words in the text and to count the frequency. After extraction, can also be made word cloud, so that the frequency of the word attribute visualization, more intuitive and clear. This paper uses the R language to carry on the text mining and analysis to the government work report in 2016 and use the word cloud to visualize the report, to count word frequency, and to see the focus of the article in a short time.
Key words：Text mining; R language; 2016 government work report; word cloud; visualization
引言
我们从新华网上可以找到2016年的政府工作报告（附录1），将其整理下来，并转换为TXT格式，去掉空格与分段，最后变为TXT格式的文件，可见附件1（2016政府工作报告）。
1描述数据
我们得到的是文字数据，可如图一所示。
图一：2016政府工作报告
2R软件准备
R语言中中文分析的软件包是Rwordseg，Rwordseg软件包依赖rJava包，rJava 需要计算机中有安装Java，Rwordseg项目目前发布在R-forge上，所以不能直接在R或者Rstudio中用安装软件包功能。
在R-forge（附录2）下载后可以从本地程序包加载到R语言中，本文使用R版本为3.3.2。
在做分词处理时，可能会遇到一些比较精而专的文章，专业词汇在词库里面并没有，这时候就需要去找相关的词典，安装到R中。
例如，在做新闻分析中，一些娱乐新闻里会有很多明星歌手的名字出现，这些名字在做分词时，不会被识别为一个个词。
此时可能需要添加一个名字的词典，词典可以是自己建也可以从网上找，本文从搜搜狗输入法的词库（附录3）下载了三个词库（附件2）。
由于找的词库不完整还可以在R中添加词汇，如：“共赢”，“攻坚克难”，“自贸试验区”，“亚太”等等。
安装好词典和添加好词汇后如图二所示。
图二：安装词典与添加词汇
3文字挖掘
1.将文件读取到R中，再利用readLines读取，并进行分词，添加加词库和加入新词后明显发现分词效果好了很多，不会把专有名词分错了，再把文中的特殊符号去掉就变成图三所示。
图三
运行后的结果如图四所示。