# R语言文本案例分析入门指南
在数据分析领域，文本数据的处理和分析越来越重要。R语言作为一种强大的数据分析工具，提供了许多处理文本数据的函数和包。本文将带领你通过一个简单的案例，了解如何使用R语言进行文本案例分析。我们将按照以下流程进行：
| 步骤 | 描述 |
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刚刚接触R语言和文本分析，为了将二者结合，试着对《红楼梦》进行分析，首先对《红楼梦》进行分词处理，并统计词频，同时画出标签云。其实文本分析还可以分析其它很多东西，我的下一步打算分析新浪微博。现在先写一个小的分析，作为学习用。文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。一.需要加载的包需要用到rJava，Rw
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2023-12-05 02:52:14
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作者简介
Introduction聚类分析是一种机器学习领域最常用的分类方法，它在在客户分类，文本分类，基因识别，空间数据处理，卫星图片处理，医疗图像自动检测等领域有着广泛应用。聚类就是将相同，相似的对象划分到同一个组中，聚类分析事前不需要参考任何分类信息，可以通过判断数据表特征的相似性来完成对数据的归类。在聚类分析中，观测值的类别一般情况下是未知的。我们希望将观测值聚类为合适的几个分
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2024-06-17 21:37:01
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# R语言文本分析案例
## 简介
文本分析是指通过对文本数据进行处理和分析，从中提取有用的信息和知识的过程。R语言是一种功能强大的统计分析工具，也被广泛应用于文本分析领域。本文将介绍一个简单的文本分析案例，并使用R语言进行实现。
## 案例背景
假设你是一家电商公司的数据分析师，公司希望了解用户对于他们的产品的评价和意见。为了实现这一目标，你需要对用户的评论进行文本分析，以获取有关产品的信息
原创
2023-07-22 03:59:02
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新闻文本案例新闻文本案例新闻文本案例
07-新闻文本案例-效果演示和分析
08-新闻文本案例-样式控制演示
09-新闻文本案例-文本标签演示
10-新闻文本案例-案例实现
原创
2021-08-02 15:14:38
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统计参考书：《统计建模与R软件》用于管理R工作空间的函数： 常用R对象：向量c() 矩阵matrix() 数组array() 数据框dataframe() 列表list() 因子factor() 创建向量和矩阵 产生向量 Seq()函数 ——以指定的规律产生向量 产生字母序列letters which()函数——直接用返回的都是下标 rev()函数 ——向量颠倒 so
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2023-05-18 11:21:02
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适用于初学者。内容包括CSV文件的读取，整理合并表格，按需求分组并筛选所需数据并可视化。使用到的数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1yhzQSdquizLayXamM0wygg 提取码：3b7i案例简介用到的数据共4张表（cvs格式），为2003-2019年美国纽约市房地产交易数据。 NYC_HISTORI
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2023-09-24 10:13:48
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下面介绍四个案列，来讲解基本的统计学知识和剖面指数和期望值 第一个是分析男女对不同饮料的倾向 #设置工作路径
setwd("D:\\数据分析\\R语言基础")
Lst<-scan("drink.data",what=list("sex","type"))
#table统计频数
a<-table(Lst)
margin.table(a,1)
prop.table(a,1) table函数
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2023-08-17 16:17:18
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#!/bin/sh
### GLOBALS
IMG_EXT="{png,jpg,gif}"
SQL_FILE="my_p_w_picpaths_mysql.sql"
SQL_INS="INSERT INTO p_w_picpaths VALUES ("
SQL_IMAGEID_RANGE=0
SQL_IMAGETYPE=1
SQL_NAME=""
原创
2015-11-06 15:50:45
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嘿嘿，这首歌为了“扣题”加上的?。为了能更方便的查看，检索，对文章进行了精心的整理。建议收藏，各取所需，当前没用也许以后就用到了呢！R资料+计划R语言精品资料年中无套路赠送 R-plotly|交互式甘特图(Gantt chart)-项目管理/学习计划BioinfoR|fastqcr QC数据处理 ：测序结果的数据质控及图标展示；Bioinfo|bedtools-操作VCF文件 VCF文
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2023-11-08 23:33:15
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文本挖掘概述
文本挖掘是指从文本中提取有用的信息。成功应用主要有如下几方面：信息检索、内容管理、市场监测、市场分析等方面。文本挖掘被描述为 “自动化或半自动化处理文本的过程”，包含了文档聚类、文档分类、自然语言处理、文体变化分析及网络挖掘等领域内容。对于文本处理过程首先要拥有分析的语料，比如报告、信函、出版物等。而后根据这些语料建立半结构化的文本库。而后生成包含词频的结构化的词条-文档矩阵。
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2023-06-20 17:52:04
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修正 关于提供链接无法访问，因此更新下文档。 关于数据加载部分，可自己收集数据，或从相关数据库导入数据也行。 本文实现是在R-3.0.1版本下运行，其他版本未测试，理论上差距不大 另外，关于命令中，一些包的安装，通过在线安装失败，可通过下载相关包到本地进行安装。 相关包的下载地址如下：Snowball下载 rmmseg4j下载 下载后安装命令：install.packages(choo
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2023-10-25 20:06:39
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聚类分析定义与作用：是把分类对象按照一定规则分成若干类，这些类不是事先设定的，而是根据数据的特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中对象趋向于彼此不相似。在经济、管理、地质勘探、天气预报、生物分类、考古学、医学、心理学以及制定国家标准和区域标准等许多方面应用十分广泛，是国内外较为流行的多变量统计分析方法之一。聚类分析的类型:是实际问题中，如根据各省主要的经济指标，将全
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2023-06-20 17:52:29
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1、关键点#典型相关分析##典型相关分析是用于分析两组随机变量之间的相关程度的一种统计方法，它能够有效地揭示两组随机变量之间的相互（线性依赖）关系#例如 研究生入学考试成绩与本科阶段一些主要课程成绩的相关性#将研究两组变量的相关性问题转化为研究两个变量的相关性问题 此类相关为典型相关##总体典型相关#样本典型相关#典型相关计算 cancor(x,y,xcenter=TRUE,ycenter=TRU
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2023-05-24 21:44:06
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我们在这里讨论所谓的“分段线性回归模型”，因为它们利用包含虚拟变量的交互项读取数据data=read.csv("artificial-cover.csv")查看部分数据head(data)
## tree.cover shurb.grass.cover
## 1 13.2 16.8
## 2 17.2 21.8
##
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2023-10-18 11:40:25
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基本 rgee - 最佳实践改编自Google Earth Engine 文档。本文档描述了旨在最大
原创
2022-05-26 01:06:59
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原标题：r语言文本分析-主题模型-文本分类-文本聚类数据介绍从凤凰新闻采集：财经、军事、科技、禅道四类文章总共207篇。如下：文本数据处理文本分析最关键就是分词了，只有分好了词才能去寻找关键特征，最后根据自己的需要做一些分析工作，我比较喜欢结巴分词(比较稳定)。以前用过李建的rwordseg，后来由于rjava不稳定，加载不了自定义字典，另一个原因是结巴安装比较简单，尤其对我这样非it专业出身的人
，笔者将其定义为R语言文本分析"No.1"，她是一个文本分析的生态系统。笔者在学习之后发现开发者简直牛！基于分享精神，将自学笔记记录出来。开篇内容参考：重磅︱R+NLP：text2vec包——New 文本分析生态系统 No.1（一,简介）文档可以以多种方式表达，单独词组、n-grams、特征hashing化的方法等。 一般来说文本分析的步骤有以下三个步骤：
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2024-02-02 07:31:53
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情感分析：从文本中提前作者情感意识的过程。情感分析的难点：受文化和人口统计学因素的影响；情绪难以量化；分析师或建模的偏见会破坏情感分析；指定特征的情感分析更难。（如：对餐馆的评论——价格nice，但是食物一般。）Plutchik 创建的情感分类系统，认为存在以下8种主要的情绪：anger 愤怒fear 恐惧sadness 悲伤disgust 厌恶surprise 惊讶anticipation 期待
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2023-09-16 11:32:35
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library(Rwordseg) #载入分词包
library(tm) #载入文本挖掘包
#第一部分：分词
#把要分析的文件，存为文本文件（txt后缀），放到某个目录
#1、装载自定义词库（这里的自定义词库，是根据分析文件中的某些特殊用词，自己编写的一个词库文件，其实也是一个文本文件，每行一个词。为什么要装自定义词库勒，是为了准确进行分词。某些单词如果不设置为自定义词，那么分词的时候可能会分
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2023-11-21 13:13:01
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