关于数据挖掘:R语言文本挖掘kmeans聚类分析上海玛雅水公园景区五一假期评论词云可视化附代码数据

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原文出处：拓端数据部落公众号

互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本模式存储在数据库中，如何利用数据分析和文本开掘的算法，将海量文本的价值开掘进去，成为咱们团队近期的一个钻研方向，本案例就是咱们的一个尝试。

文本聚类其实也就是聚类分析在文本方向上的利用,首先咱们要把一个个文档的自然语言转换成数学信息，这样造成高维空间点之后再去计算点与点之间的间隔,而后将这些间隔比拟近的聚成一个簇，这些簇的核心成为簇心。而咱们做的就是保障簇内点的间隔足够近,簇与簇的间隔足够远。

本文将通过R语言帮忙客户来实现文本开掘、聚类和词云可视化技术，体验一下舆情剖析的魅力。

原始评论数据

本文获取上海玛雅水公园景区评论数据共计1692条数据：

读取数据

 pinglun=read.xlsx("玛雅景区数据5.8.xlsx")

文本预处理

res=pinglun1[pinglun1!=" "];  
#剔除通用题目  
# res=gsub(pattern="[專賣店【未拆封順豐】|<b>|</b>]+"," ",res);   
#剔除非凡词  
res=gsub(pattern="[我|你|的|了|是]"," ",res);       
#清理文本里的回车！否则每个回车就会被辨认成一段文本
res=gsub("\n","",res)

分词+频数统计

words=unlist(lapply(X=res, FUN=segmentCN));  

过滤掉1个字和词频小于100的记录

d=subset(d, nchar(as.character(d$word))>1 & d$freq>=100)  

输入关键词后果

 write.table(d, file="/worldcup_keyword.txt", row.names=FALSE)  

绘制词汇图

wordcloud(d$word,d$freq,random.order=FALS

kmeans聚类局部

转换成评估矩阵

rating=matrix(0,length(res1),dim(d)[1])#生成评估矩阵

for(i in 1:length(res1)){
  words=unlist(lapply(X=res1[i], FUN=segmentCN));#对每一条记录剖析取得词频  
#输入评估矩阵###############################
write.table(rating, file="评估矩阵.txt", row.names=FALSE)  

对评估矩阵进行k均值聚类

kmeans(rating,5)#对评估矩阵进行k均值聚类

词云可视化

#第一个类别################################
mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2")#设置一个色彩系：
wordcloud(colnames(result)[-c(115,116)],freq1[

第二个类别

wordcloud(colnames(result)[-c(115,116)],f

第三个类别

wordcloud(colnames(result)[-c(115,116)],freq3[-c(

1.被提及了哪些维度

第一个维度是指开心好玩，能够认为是景点的可玩性水平。 第二个维度是 排队的关键词 另外蕴含工夫，因而能够认为是景点的秩序问题 第三个维度是我的项目 公园 喇叭 寒带 漂流等关键词，能够认为是景点的玩耍我的项目维度.

2.各维度关注度如何（即被提及的频率）

#第一类的关注度 可玩性水平。
guanzhu1=length(which(result$kmeansmod.cluster==1))
#第二类的关注度 景点的秩序问题

guanzhu2=length(which(result$kmeansmod.cluster==4))
#第三类的关注度 玩耍我的项目维度

guanzhu3=length(which(result$kmeansmod.cluster==3))

3.各维度的满意度指数

#第一类的满意度指数 可玩性水平。
manyi1=sum(na.omit(result$pinglun.星级.1.nrow.rating.. [which(result$kmeansmod.cluster==1)]))

#第二类的满意度指数 景点的秩序问题
manyi2=sum(result$pinglun.星级.1.nrow.rating.. [which(result$kmeansmod.cluster==4)])
 
#第三类的满意度指数 玩耍我的项目维度
manyi3=sum(result$pinglun.星级.1.nrow.rating.. [which(result$kmeansmod.cluster==3)])

4.三张图：各维度关注度，各维度满意度，词云

colnames(manyi)=c("可玩性水平","景点的秩序问题","玩耍我的项目维度")
barplot(manyi,ylab="满意度")

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