刚接触R语言一周，和matab不同R作用于数据挖掘的库很多,详解见 R语言数据挖掘包
，下面简介文本分析经常使用到的三个包
tm 为文本挖掘提供综合性处理 Rwordmsg 进行中文分词 wordcloud 统计词云
以第三届泰迪杯A题提供的数据集国美-Sheet1进行文本分析 : 第三届泰迪杯
转化为txt的数据集如下图所示:
生成词云:
介绍使用tidytext进行文本挖掘。
整洁的数据应该是这样的
对于整洁的文本数据，储存在每行中的数据通常是单个单词，但也可以是n-gram，句子或段落。
使用unnest_tokens函数对数据进行处理
简单介绍一下unnest_tokens函数：
unnest_tokens这里使用的两个基本参数。首先，输出的列名，上面是word，然后是文本来输入列（text在本例中）。
使用之后unnest_tokens，我们将每行拆分
文本分析的流程：
就是写了傲慢与偏见的那个人，说实话这部作品的确值得一看
数据来自于Jane Austen的 janeaustenr 包
linenumber 对应的是多少行， chapter 对应的是第多少章。
要将其作为一个整洁的数据集来处理，还需要将句子转化成文更加基本的格式
此函数使用 tokenizers 包将原始数据框中的每一行文本分隔为标记。默认标记化用于单词，但其他选项包括字符，n-gram，句子，行，段落或正则表达式模式周围的分隔。
也就是修改下面这个参数：
既然数据是每行一个字的格式，我们可以使用像dplyr这样的整洁工具来操作它。通常在文本分析中，我们会想要删除停用词停用词是对分析无用的词，通常是非常常见的词，例如英语中的“the”，“of”，“to”等等。我们可以用一个删除停用词（保存在tidytext数据集中stop_words）anti_join()。
我们也可以使用 dplyr count() 来查找所有书籍中最常见的单词。
可以看见，最常见的单词是 miss
进行可视化：
因为我们一直在使用整洁的工具，所以我们的字数存储在一个整洁的数据框中。这允许我们将它直接传递给ggplot2包，例如创建最常见单词的可视化
