数据分析－词云实战

参考上一篇文章，做好分词，得到分词后的文件：jianshu.segment.txt
下面开始词云绘制工作：
第一步：

#读入数据(特别注意，read.csv可以读取txt的文本)
myfile<-read.csv(file.choose(),header=FALSE)

#预处理，这步可以将读入的文本转换为可以分词的字符，没有这步不能分词
myfile.res<- myfile[myfile!=" "]

第二步：

#分词，并将分词结果转换为向量
myfile.words<- unlist(lapply(X= myfile.res,FUN= segmentCN))

第三步：

#剔除URL等各种不需要的字符，还需要删除什么特殊的字符可以依样画葫芦在下面增加gsub的语句
myfile.words<- gsub(pattern="http:[a-zA-Z\\/\\.0-9]+","",myfile.words)

myfile.words<- gsub("\n","",myfile.words)

myfile.words<- gsub("　","",myfile.words)

第四步：

#去掉停用词
data_stw=read.table(file=file.choose(),colClasses="character")
stopwords_CN=c(NULL)

for(i in 1:dim(data_stw)[1]){
    stopwords_CN=c(stopwords_CN,data_stw[i,1])
}

for(j in 1:length(stopwords_CN)){
     myfile.words<- subset(myfile.words,myfile.words!=stopwords_CN[j])
}

#过滤掉1个字的词
myfile.words<- subset(myfile.words,nchar(as.character(myfile.words))>1)

第五步：

#统计词频
myfile.freq<- table(unlist(myfile.words))
myfile.freq<- rev(sort(myfile.freq))
myfile.freq<- data.frame(word=names(myfile.freq), freq=myfile.freq);

#按词频过滤词，过滤掉只出现过一次的词，这里可以根据需要调整过滤的词频数
myfile.freq2=subset(myfile.freq, myfile.freq$freq.Freq>=2)

第六步：

#绘制词云
#设置一个颜色系：
mycolors<- brewer.pal(8,"Dark2")

#设置字体
windowsFonts(myFont=windowsFont("华文彩云"))

#画图
wordcloud(myfile.freq2$word,myfile.freq2$freq.Freq,random.order=FALSE, random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont")

最终附图（文本内容为简书刘淼的文章合集）：

简书_刘淼文集.png