【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)
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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。