文本挖掘的艺术之一：
QQ聊天记录：中文聊天内容的挖掘
核心词云的制作：
在用R做文本挖掘之前我们需要做一些前期的环境准备，
我们这里做分析的文本是tm包下面的一个示例文本， 例如：
第一步：设置文本路径：
setwd("C://Users//aioger//Documents//R//win-library//3.2//tm")
第二步：建立自己的语料库：
ovid <- VCorpus(DirSource(txt, encoding= "UTF-8"), readerControl = list(language = "en"))
第三步：文档词项矩阵
dtm <- DocumentTermMatrix(reuters)
#词频关联查找：
findAssocs(dtm,"qui",0.3)
第四：删除关联词频少的
dtm1<- removeSparseTerms(dtm,sparse=0.5)#这里是把关联性小于0.5的词给删掉
第五步：转正
data1<-t(t(dtm1))
data1<-as.matrix(data1)
data1<-t(data1)
对data1做中心化
data.scale <- scale(data1)
绘制聚类图
d <- dist(data.scale, method ="euclidean")
fit <- hclust(d,method="ward.D")
plot(fit,main ="文件聚类分析-王华")
下面我们在来画出这个的词云图
v<-sort(rowSums(data1),decreasing=TRUE)
d<-data.frame(word=names(v),freq=v)
wordcloud(d$word,d$freq)
wordcloud(d$word,d$freq,scale = c(6, 1.5),min.freq = 2, max.words = 1000, colors = rainbow(100))
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