互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中
如何利用数据分析和文本挖掘的算法，将海量文本的价值挖掘出来，成为我们团队近期的一个研究方向，本案例就是我们的一个尝试。
文本聚类其实也就是聚类分析在文本方向上的应用,首先我们要把一个个文档的自然语言转换成数学信息，这样形成高维空间点之后再去计算点与点之间的距离,然后将这些距离比较近的聚成一个簇，这些簇的中心成为簇心。
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K-means
1 聚类是一种无监督的学习方法。聚类区别于分类，即事先不知道要寻找的内容，没有预先设定好的目标变量。
2 聚类将数据点归到多个簇中，其中相似的数据点归为同一簇，而不相似的点归为不同的簇。相似度的计算方法有很多，具体的应用选择合适的相似度计算方法。
3 K-means聚类算法，是一种广泛使用的聚类算法，其中k是需要指定的参数，即需要创建的簇的数目，K-means算法中的k个簇的质心可以通过随机的方式获得，但是这些点需要位于数据范围内。在算法中，计算每个点到质心得距离，选择距离最小的质心对应的簇作为该数据点的划分，然后再基于该分配过程后更新簇的质心。重复上述过程，直至各个簇的质心不再变化为止。
4 K-means算法虽然有效，但是容易受到初始簇质心的情况而影响，有可能陷入局部最优解。
而我们做的就是保证簇内点的距离足够近,簇与簇的距离足够远。
本文将通过R语言帮助客户来实现文本挖掘、聚类和词云可视化技术，体验一下舆情分析的魅力。
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!=" "];
#剔除通用标题
# res=gsub(pattern="[專賣店【未拆封順豐】|<b>|</b>]+"," ",res);
#剔除特殊词
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识别成一段文本
res=gsub("\n","",res)分词+频数统计
words=unlist(lapply(X=res, FUN=segmentCN)); 视频
KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例
视频
文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据
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)
输出关键词结果
write.table(d, file="/worldcup_keyword.txt", row.names=FALSE)
绘制词汇图
wordcloud(d$word,d$freq,random.order=FALS
kmeans聚类部分
转换成评价矩阵
rating=matrix(0,length(res1),dim(d)[1])#生成评价矩阵
for(i in 1:length(res1)){
words=unlist(lapply(X=res1[i], FUN=segmentCN));#对每一条记录分析获得词频
#输出评价矩阵###############################
write.table(rating, file="评价矩阵.txt", row.names=FALSE)
对评价矩阵进行k均值聚类
kmeans(rating,5)#对评价矩阵进行k均值聚类
词云可视化
#第一个类别################################
mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2")#设置一个颜色系：
wordcloud(colnames(result)[-c(115,116)],freq1[第二个类别
wordcloud(colnames(result)[-c(115,116)],f随时关注您喜欢的主题
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，可以认为是景点的可玩性程度。 第二个维度是 排队的关键词 另外包含时间，因此可以认为是景点的秩序问题 第三个维度是项目 公园 喇叭 热带 漂流等关键词，可以认为是景点的游玩项目维度.
2.各维度关注度如何（即被提及的频率）
#第一类的关注度 可玩性程度。
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 游玩项目维度
guanzhu3=length(which(result$kmeansmod.cluster==3))
3.各维度的满意度指数
#第一类的满意度指数 可玩性程度。
manyi1=sum(na.omit(result$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$kmeansmod.cluster==4)])
#第三类的满意度指数 游玩项目维度
manyi3=sum(result$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("可玩性程度","景点的秩序问题","游玩项目维度")
barplot(manyi,ylab="满意度")
【视频讲解】Python深度神经网络DNNs-K-Means（K-均值）聚类方法在MNIST等数据可视化对比分析
Python量子计算聚类Q-means（量子k-means）算法分析电路数据实现可视化
TensorFlow深度学习框架改进K-means聚类、SOM自组织映射神经网络算法及上海招生政策影响分析研究
