数据挖掘：手把手教你做文本挖掘

具体数据可至文章后面的链接。

?

#加载所需R包
library(tm)
library(Rwordseg)
library(wordcloud)
library(tmcn)
#读取数据
mydata <- read.table(file = file.choose(),header = TRUE,sep = ',',?stringsAsFactors = FALSE)
str(mydata)

#添加自定义字典
installDict(dictpath = 'G:dict财经金融词汇大全【官方推荐】.scel',
? ? ? ? ? ?dictname = 'Caijing',dicttype = 'scel')
installDict(dictpath = 'G:dict军事词汇大全【官方推荐】.scel',
? ? ? ? ? ?dictname = 'Junshi',dicttype = 'scel')
installDict(dictpath = 'G:dict篮球【官方推荐】.scel',
? ? ? ? ? ?dictname = 'Lanqiu',dicttype = 'scel')
installDict(dictpath = 'G:dict旅游词汇大全【官方推荐】.scel',
? ? ? ? ? ?dictname = 'Lvyou',dicttype = 'scel')
installDict(dictpath = 'G:dict汽车词汇大全【官方推荐】.scel',
? ? ? ? ? ?dictname = 'Qiche1',dicttype = 'scel')
installDict(dictpath = 'G:dict汽车频道专用词库.scel',
? ? ? ? ? ?dictname = 'Qiche2',dicttype = 'scel')
installDict(dictpath = 'G:dict医学词汇大全【官方推荐】.scel',
? ? ? ? ? ?dictname = 'Yixue',dicttype = 'scel')
installDict(dictpath = 'G:dict足球【官方推荐】.scel',
? ? ? ? ? ?dictname = 'Zuqiu',dicttype = 'scel')
#查看已安装的词典
listDict()

??

如果需要卸载某些已导入字典的话，可以使用uninstallDict()函数。

分词前将中文中的英文字母统统去掉。

#剔除文本中含有的英文字母
mydata$Text <- gsub('[a-zA-Z]','',mydata$Text)
#分词
segword <- segmentCN(strwords = mydata$Text)
#查看第一条新闻分词结果
segword[[1]]

图中圈出来的词对后续的分析并没有什么实际意义，故需要将其剔除，即删除停止词。

#创建停止词
mystopwords <- read.table(file = file.choose(),stringsAsFactors = FALSE)
head(mystopwords)
class(mystopwords)
#需要将数据框格式的数据转化为向量格式
mystopwords <- as.vector(mystopwords[,1])
head(mystopwords)

停止词创建好后，该如何删除76条新闻中实际意义的词呢？下面通过自定义删除停止词的函数加以实现。

#自定义删除停止词的函数
removewords <- function(target_words,stop_words){
?target_words = target_words[target_words%in%stop_words==FALSE]
?return(target_words)
}
segword2 <- sapply(X = segword,FUN = removewords,mystopwords)
#查看已删除后的分词结果
segword2[[1]]

相比与之前的分词结果，这里瘦身了很多，剔除了诸如“是”、“的”、“到”、“这”等无意义的次。

判别分词结果的好坏，最快捷的方法是绘制文字云，可以清晰的查看哪些词不该出现或哪些词分割的不准确。

#绘制文字图
word_freq <- getWordFreq(string = unlist(segword2))
opar <- par(no.readonly = TRUE)
par(bg = 'black')
#绘制出现频率最高的前50个词
wordcloud(words = word_freq$Word,freq = word_freq$Freq,max.words = 50,random.color = TRUE,colors = rainbow(n = 7))
par(opar)

很明显这里仍然存在一些无意义的词（如说、日、个、去等）和分割不准确的词语（如黄金周切割为黄金，医药切割为药等），这里限于篇幅的原因，就不进行再次添加自定义词汇和停止词。

#将已分完词的列表导入为语料库,并进一步加工处理语料库
text_corpus <- Corpus(x = VectorSource(segword2))
text_corpus

此时语料库中存放了76条新闻的分词结果。

#去除语料库中的数字
text_corpus <- tm_map(text_corpus,removeNumbers)
#去除语料库中的多余空格
text_corpus <- tm_map(text_corpus,stripWhitespace)
#创建文档-词条矩阵
dtm <- DocumentTermMatrix(x = text_corpus,control = list(wordLengths = c(2,Inf)))
dtm

从图中可知，文档-词条矩阵包含了76行和7939列，行代表76条新闻，列代表7939个词；该矩阵实际上为稀疏矩阵，其中矩阵中非0元素有11655个，而0元素有591709，稀疏率达到98%；最后，这7939个词中，最频繁的一个词出现在了49条新闻中。

由于稀疏矩阵的稀疏率过高，这里将剔除一些出现频次极地的词语。

#去除稀疏矩阵中的词条
dtm <- removeSparseTerms(x = dtm,sparse = 0.9)
dtm

这样一来，矩阵中列大幅减少，当前矩阵只包含了116列，即116个词语。

为了便于进一步的统计建模，需要将矩阵转换为数据框格式。

#将矩阵转换为数据框格式
df <- as.data.frame(inspect(dtm))
#查看数据框的前6行(部分)
head(df)

统计建模：聚类分析

聚类分析是文本挖掘的基本应用，常用的聚类算法包括层次聚类法、划分聚类法、EM聚类法和密度聚类法。

这里使用层次聚类中的McQuitty相似分析法实现新闻的聚类。

#计算距离
d <- dist(df)
#层次聚类法之McQuitty相似分析法
fit1 <- hclust(d = d,method = 'mcquitty')
plot(fit1)
rect.hclust(tree = fit1,k = 7,border = 'red')

这里的McQuitty层次聚类法效果不理想，类与类之间分布相当不平衡,我想可能存在三种原因：

1）文章的主干关键词出现频次不够，使得文章没能反映某种主题；

2）分词过程中没有剔除对建模不利的干扰词，如中国、美国、公司、市场、记者等词语；

3）没能够准确分割某些常用词，如黄金周。

5