R文本挖掘之三文本聚类

本文是转载！原文地址：CSDN-R语言做文本挖掘 Part3文本聚类

Part3文本聚类

分类和聚类算法，都是数据挖掘中最常接触到的算法，分类聚类算法分别有很多种。可以看下下面两篇文章对常见的分类聚类算法的简介：

分类算法：http://blog.csdn.net/chl033/article/details/5204220

聚类算法：http://blog.chinaunix.net/uid-10289334-id-3758310.html

文本分类聚类会要用到这些算法去实现，暂时不用深究算法细节，R中已经有成熟的可以直接调用的这些算法了。大概说下分类和聚类的差异，照我的理解，分类算法和聚类算法最后实现的效果是相同的，都是给一个集合划分成几个类别。不同的是分类算法是根据已知的确定类别去做划分，所以分类需要训练集，有训练、测试、预测这个过程；而聚类则未规定类别，它是基于给定集合的里面的内容，根据内容的相似度去给集合划分成指定的几个类（你可以指定划分成多少个类，而不是指定有哪些类），这些相似度的测量就是聚类算法的核心，这个度量标准可以是欧几里得距离、是曼哈顿距离、是切比雪夫距离等等。它们分别叫做有监督分类和无监督分类，这种说法不是很确切，参考这个文章分类与聚类，监督学习与无监督学习，有其差异的说明。

还是用Part2里面的例子。做聚类不需要训练集，将文本内容做完分词处理，也就是Part2里面2.对某品牌官微做分词，这里处理完得到的结果hlzjTemp，用这个做接下来的聚类工作。下图（图片来源：玩玩文本挖掘）是一个文本挖掘的过程，不管是分类还是聚类，都要经历前面一个过程将文本转为为Tem-Document Matrix。然后再做后续分析Analysis，及分类或者聚类。另一个参考：R语言进行中文分词和聚类

聚类算法是针对数值型变量的，先要将文本数据转换为matrix—数据矩阵。过程如下，这里需要用到tm软件包，先安装该软件包并加载。tm包中的Corpus()方法就是用来将文本转换为语料库的方法。DocumentTermMatrix()方法，显然就是将语料库转换为文档-词条矩阵，然后再将文档-词条矩阵转换为普通矩阵，过程如下：

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1. library(tm)  
2. corpus  <-Corpus(VectorSource(hlzjTemp))  
3. hlzj.dtm<- DocumentTermMatrix(corpus,control=list(wordLengths=c(1,Inf)))  
4. hlzj.matrix <- as.matrix(hlzj.dtm)  

补充说明：这个过程可能会遇到很多问题，没有详细的说明，附上两个参考： 用tm进行文本挖掘 、 R语言文本挖掘 。

接下来就是做聚类了，聚类算法有很多，常见的几种做聚类的方法

1.      kmeans()

方法的介绍参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ac9f56e0101h8xp.html。运行结果kmeansRes是一个list，names方法可以查看到kmeansRes的所有维度或者说组件，其中第一个cluster就是对应的分类结果，我们可以查看到前三十个聚类的结果，第一排对应着行号，第二排对应着聚类的结果1-5分别代表1-5类。然后我们可以将原始微博和聚类结果赋值给一个新的list变量，这样我们就能看到聚类结果和每条微博对应的关系了。最后将这个新的list变量hlzj.kmeansRes导出到本地，就能很方便地查看到聚类结果了。当然我们也可以通过fix()方法查看hlzj.kmeansRes的内容，如图所示，content是原微博内容，type是聚类结果。每个类别对应的文本数据的特点就要靠我们自己来总结了，这是聚类的一个不足的地方。

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1. k <- 5  
2. kmeansRes <- kmeans(hlzj.matrix,k) #k是聚类数  
3. mode(kmeansRes)#kmeansRes的内容  

[1]"list"

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1. names(kmeansRes)  

[1]"cluster"     "centers"     "totss"       "withinss"   

[5]"tot.withinss" "betweenss"    "size"         "iter"       

[9]"ifault"

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1. head(kmeansRes$cluster,10)  

1 2  3  4 5  6  7 8  9 10

 1 1  1  2 1  5  2 1  1  5

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1. kmeansRes$size #每个类别下有多少条数据  

[1]  327  1159   63  63   27

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1. hlzj.kmeansRes <- list(content=hlzj,type=kmeansRes$cluster)  
2. write.csv(hlzj.kmeansRes,"hlzj_kmeansRes.csv")  
3. fix(hlzj.kmeansRes)  

2.      hclust()。

方法详细介绍，过程不再细说http://blog.sina.com.cn/s/blog_615770bd01018dnj.html，这个方法可以用plot()来查看聚类结果图，但是在数据量挺多的时候，图的上面的内容都挤在一起看不清楚了，这种情况下，还是直接查看聚类结果比较好。同样，将原始数据hlzj和分类结果放在一起hlzj.hclustRes来看。可以看出类跟kmeans的聚类结果有些接近，说明微博的特征还是挺明显的。

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1. d <- dist(hlzj.matrix,method="euclidean")  
2. hclustRes <- hclust(d,method="complete")  
3. hclustRes.type <- cutree(hclustRes,k=5) #按聚类结果分5个类别  
4. length(hclustRes.type)  

[1] 1639

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1. hclustRes.type[1:10]  

 1 2  3  4 5  6  7 8  9 10

 1 1  1  2 1  2  3 1  1  2

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1. hlzj.hclustRes <- list(content=hlzj,type=hclustRes.type)  
2. hlzj.hclustRes <- as.data.frame(hlzj.hclustRes)  
3. fix(hlzj.hclustRes)  

3.      kernel聚类，方法specc()

软件包kernlab中的specc()方法可以实现kernel聚类算法。查看这个包的说明文档，见链接http://127.0.0.1:25210/library/kernlab/doc/kernlab.pdf，这是本机的帮助文档，不知道大家的地址是不是都一致的，也可以输入??kernel查看帮助文档能看到。网上能够找到的翻译后的方法说明http://www.biostatistic.net/thread-49108-1-1.html。这个聚类结果五个分类的统计如下，第四个类别有1402个，其他分类分别是135,55,24和23，所以截图中看到前面23个都是4类下，用这个聚类可能效果不是很理想。具体实现过程如下:

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1. stringkern <-stringdot(type="string")  
2. kernelRes <-specc(hlzj.matrix,centers=5,kernel=stringkern)  
3. mode(kernelRes)  

[1] "numeric"

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1. length(kernelRes)  

[1] 1639

[plain] view plain copy 

1. kernelRes[1:10]  

 1  2 3  4  5  6  7 8  9 10

 4  4 4  4  4  4  4 4  4  4

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1. table(kernelRes)  

kernelRes

   1    2   3    4    5

 135   55  24 1402   23

[plain] view plain copy 

1. temp <-t(kernelRes) #行列转换  
2. hlzj.kernelRes<-list(cotent=hlzj,type=temp[1:1639]  
3. hlzj.kernelRes <-as.data.frame(hlzj.kernelRes)  
4. fix(hlzj. kernelRes)  

4.      除此之外。

fpc软件包中的dbscan()方法可以实现dbscan聚类，还有其他的聚类方法，就不一一介绍了，优劣取舍要在实际应用中去控制了。