目录 rJava介绍 rJava安装 rJava实现R调用Java rJava(JRI)实现Java调用R (win7) rJava(JRI)实现Java调用R (Ubuntu) 1. rJava介绍 rJava是一个R语言和Java语言的通信接口,通过底层JNI实现调用,允许在R中直接调用Java的对象和方法。 rJava还提供了Java调用R的功能,是通过JRI(Java/R Interface)实现的。JRI现在已经被嵌入到rJava的包中,我们也可以单独试用这个功能。现在rJava包,已经成为很
前言 Java语言在工业界长期处于霸主地位,Java语法、JVM、JDK、Java开源库,在近10年得到了爆发式的发展,几乎覆盖了应用开发的所有领域。伴随着Java的全领域发展,问题也随之而来了。语法越来越复杂,近似的项目越来越多,学好Java变得很难。对于没有IT背景的统计人员,学用Java更是难于上青天。 R一直是统计圈内处于佼佼者的语言,语法简单,学习曲线不太长也不太陡。如果能结合Java的通用性和R的专业性,碰撞出的火花,将会缤纷绚烂。 本文将介绍R与Java连接的高速通道,rJava通信方案。另外
前言 Java语言在工业界长期处于霸主地位,Java语法、JVM、JDK、Java开源库,在近10年得到了爆发式的发展,几乎覆盖了应用开发的所有领域。伴随着Java的全领域发展,问题也随之而来了。语法越来越复杂,近似的项目越来越多,学好Java变得很难。对于没有IT背景的统计人员,学用Java更是难于上青天。
在做文本挖掘的时候,会发现分词时候rJava是必须要迈过去的坎儿,所以进行了总结: 第一步:安装rJava和jdk install.packages("rJava") JDK: D:\jdk R: D:\spss 21\R-3.0.1 1.配置好java 2.配置rJava 第二步:设置环境变量 ,涉及java调用R(我的电脑右键-属性-高级设置-环境变量) CLASSPATH=D:\spss 21\R-3.0.1\library\rJava\jri; PATH=D:\spss 21\R-3.0.
在做文本挖掘的时候,会发现分词时候rJava是必须要迈过去的坎儿,所以进行了总结:
当我们安装rJava时发现,载入不了报错。这是因为电脑没有JAVA运行环境,故需要下载安装JAVA,并配置环境变量。
单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallseg库 词库:Sougou词库,Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现: 1、R语言:专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包:引用了@ansj开发的ansj中文分词工具,基于中科院的ictclas中文分词算法,无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。
本文介绍了读取Excel文件的辛酸历程,包括无法安装R包、安装依赖包、安装JDK以及解决编码问题等。作者通过一系列操作,最终成功读取了Excel文件。
既然报错日志指出来了我们应该使用root权限,运行命令:R CMD javareconf
* 中文分词常用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallseg库 词库:Sougou词库,Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现: 1、R语言:专门用于统计分析、绘图的语言 2、Rwordseg分词包:引用了@ansj开发的ansj中文分词工具,基于中科院的ictclas中文分词算法,无论是准确度还是运行效率都超过了rmmseg4j。 * 环境准备 (Windows或Linux版本都行): R下载:http://mirrors.us
背景:分析用户在世界杯期间讨论最多的话题。 思路:把用户关于世界杯的帖子拉下来,然后做中文分词+词频统计,最后将统计结果简单做个标签云. 后续:中文分词是中文信息处理的基础,分词之后,其实还有特别多有趣的文本挖掘工作可以做,也是个知识发现的过程。 * 中文分词常用实现: 单机:R语言+Rwordseg分词包 (建议数据量<1G) 分布式:Hadoop+Smallseg库 词库:Sougou词库,Sougou输入法官网可下载 这里只先介绍单机的实现: 1、R语言:专门用于统计分析、绘图的语言 2、
继之前的文章讲述如何在Redhat中配置R环境和如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源后,那我们如何使用R连接CDH集群中的Hive和Impala进行数据分析呢?本文档主要讲述如何使用R连接Hive和Impala,并分别通过命令行和CDSW进行演示。
使用显微镜对大样本进行全片扫描并导出图片是一个很常见的需求,但是导出的图片往往会非常大,动辄是几个Gb的大小,常规的看图软件根本无法打开,更别提对它进行后续的编辑操作了。
摘要总结:通过install.packages()函数安装Rwordseg包,利用R中的Java环境以及Rwordseg包进行文本分析。如果无法通过在线方式安装,可以直接下载Rwordseg的zip包,在R中加载zip包进行离线安装,只需几秒钟即可。
在集成R和hadoop之前需要将hadoop以及R运行环境安装好,hadoop的安装可参见hadoop2.4.1安装笔记. 1.下载相关安装包:
要分析文本内容,最常见的分析方法是提取文本中的词语,并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性,一般越重要的词语,在文本中出现的次数就会越多。词语提取后,还可以做成词云,让词语的频率属性可视化,更加直观清晰。比如下图: 这是根据总理2014年的政府工作报告制作的可视化词云,分词和词云的制作都是用R,词频的统计用了其他软件。这个图能很直观看到,工作报告的重心是"发展",这是大方向,围绕发展的关键要素有经济建设、改革、农村、城镇等要素。不过这张图中的词语还需要进行优化,因为有些术语或词组可能被拆分成了更小的词语
要分析文本内容,最常见的分析方法是提取文本中的词语,并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性,一般越重要的词语,在文本中出现的次数就会越多。词语提取后,还可以做成词云,让词语的频率属性可视化,更加直观清晰。比如下图:
因为苹果电脑最近全面抛弃了传统的x86的64位芯片架构,转向了M1芯片是Arm 64 ,就比较麻烦。如果你有的M1芯片的Mac电脑,你肯定是会选择jdk-19_macos-aarch64_bin.dmg ,因为 它可以顺利安装。如果你一定要下载jdk-19_macos-x64_bin.dmg ,理论上你的电脑也会拒绝安装。
以debian为例 debian下载jdk:https://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/13.0.2+8/d4173c853231432d94f001e99d882ca7/jdk-13.0.2_linux-x64_bin.deb
要分析文本内容,最常见的分析方法是提取文本中的词语,并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性,一般越重要的词语,在文本中出现的次数就会越多。词语提取后,还可以做成词云,让词语的频率属性可视化,更加直
Rwordseg包依赖于rJava包。由于Rwordseg包并没有托管在CRAN上面,而是在R-Forge上面,因此在在R软件上面直接输入install.packages("Rwordseg")会提示错误。
用R进行文本分析初探——以《红楼梦》为例 一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我,你为什么要用R做文本分析,你不是应该用R建模么,在我和她解释了一会儿后,她嘱咐我好好写这篇博文,嗯为了娟儿同学,细细说一会儿文本分析。 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义,文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲,文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取;文本分析是文本挖掘、信息
一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我,你为什么要用R做文本分析,你不是应该用R建模么,在我和她解释了一会儿后,她嘱咐我好好写这篇博文,嗯为了娟儿同学,细细说一会儿文本分析。 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义,文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲,文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取;文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题,它把从文本中抽取出的特征词
之前的推文零散笔记:R安装xlsx包遇到报错以及github下载指定文件夹的内容 记录了安装xlsx包时的报错,今天记录解决办法
Rstudio Server 是Rstudio开发的基于R语言的网页版(只能在Linux),你在手机上都可以运行R,还是挺方便的。就是配置起来有点麻烦。 官方下载链接:https://www.rstudio.com/products/rstudio/download-server/
今天跟大家简单介绍下几个常用的R数据操纵技巧——导入(xlsx)、导出及长宽转换! 数据导入(xlsx) 之前写过一篇关于R导入不同类型数据的方式,但是其中只涉及到.csv、.txt以及直接从剪切板复制。 之所以当时没有介绍xlsx是因为,excel数据文件属于富文本类型,结构相对复杂,需要解除特殊包的支持以及java环境,当时电脑上还没有配置合适的java环境。 后来倒腾一个上午,才算弄完(主要是因为R语言系统版本与Java环境版本需严格一致,否则R语言无法自动探测到Java路径,R语言中的Rjava包便
R 语言中的 venneuler 是一个用于计算并显示韦恩图和欧拉图的包,这个包在 CRAN 上的最后一个版本是 1.1.0,发布于 2011-08-10,它是一个基于 rJava 依赖的 R 包。
使用默认方法安装相关R中文文本挖掘包(tmcn、Rwordseg、Rweibo)时,会出现安装失败。合适的方法是:通过源代码安装相关包的程序:手工下载源代码及其依赖,然后编译安装。 首先是基础性的tm包。tm包是R文本挖掘的通用包。直接使用install.package即可安装。本帖隐藏的内容 1 install.packages("tm")tmcn、Rwordseg、Rweibo是李舰等人开发的中文文本挖掘包。三个网页(官网)中提供了包说明与安装方法。但经测试,其中的安装方法不可用。正确的安装方法
由于一个知识星球的小伙伴急需学习如何从 PDF 文档中提取表格,所以先插这个课,「使用 R 语言处理 netCDF 数据」系列的课程下次再发新的哈。本课程介绍了如何使用 R 语言从 WHO(世界卫生组织)的官网上下载新冠疫情的每日报告以及如何从这些报告中的表格里面提取数据。
Rwordseg、Rweibo、tm的安装 使用默认方法安装相关R中文文本挖掘包(tmcn、Rwordseg、Rweibo)时,会出现安装失败。合适的方法是:通过源代码安装相关包的程序:手工下载源代码及其依赖,然后编译安装。 首先是基础性的tm包。tm包是R文本挖掘的通用包。直接使用install.package即可安装。 1 install.packages("tm") tmcn、Rwordseg、Rweibo是李舰等人开发的中文文本挖掘包。三个网页(官网)中提供了包说明与安装方法。但经测试,其中的安
使用默认方法安装相关R中文文本挖掘包(tmcn、Rwordseg、Rweibo)时,会出现安装失败。合适的方法是:通过源代码安装相关包的程序:手工下载源代码及其依赖,然后编译安装。 首先是基础性的tm包。tm包是R文本挖掘的通用包。直接使用install.package即可安装。 install.packages("tm") tmcn、Rwordseg、Rweibo是李舰等人开发的中文文本挖掘包。三个网页(官网)中提供了包说明与安装方法。但经测试,其中的安装方法不可用。 正确的安装方法为: 先下载tmc
1990年,伊丽莎白·牛顿在斯坦福大学通过研究一个简单的游戏获得了心理学博士学位。在这个游戏中,她把参与者分为两种角色:“敲击者”和“听众”。敲击者拿到一张25首名曲的单子,包括《祝你生日快乐》这种旋律简单的歌曲。每位敲击者挑选一首,把节奏敲给听众听(通过敲桌子)。听众的任务是根据敲击的节奏猜出歌曲。
使用RHadoop结合hdfs存储R语言输入数据 1 R语言是著名的开源统计分析和绘图语言,但限于功能,只能进行单机存储数据和计算,通过hadoop的功能可以存储更多的数据和并行计算。 Rhadoop包括rhdfs、rmr2、rhbase等R语言插件,rhdfs插件可以加载hdfs文件系统,rmr2可以使用mapreduce做并行计算。 这里先使用rhdfs来简单介绍下r语言怎样读取较大的文件 2 首先安装rhdfs插件,由于R语言要调用java 因此需要安装rjava插件 install.package
作者:张聪 https://ask.hellobi.com/blog/Zason/4444 最近看了老九门,两大男主角都是颜值担当,我的朋友中有喜欢佛爷(陈伟霆),有的喜欢二爷(张艺兴)。从我的朋友中发现更多人倾向于张艺兴扮演的二爷,他们认为二爷(张艺兴)是男1号。 但是从出场次数和演员表排名佛爷(陈伟霆)都在二爷(张艺兴)之前。我一直认为佛爷(陈伟霆)是主演,也让我对这二位谁是主角产生的好奇。 于是决定用R语言进行文本统计一下,证明谁是男1,谁是男2。 目前关于R文本挖掘的方法已经有很多了,这里再简单介
参照百度的方法,使用同步助手。安装同步助手--连接手机(安卓苹果均可)--点击“其他功能“--点击微信图标即可进入聊天记录导出界面(非常简单)。
RCurl库是一个非常强大的网络爬虫工具,它提供了许多功能,例如从服务器下载文件、保持连接、上传文件、采用二进制格式读取、句柄重定向、密码认证等等。使用RCurl库进行网络爬虫可以方便地获取网站上的数据,并进行数据分析和挖掘。在使用RCurl库进行网络爬虫时,需要注意一些法律和道德问题,例如不要爬取私人信息、不要过度频繁地访问网站等等。
作为中国古典文学的瑰宝,《红楼梦》具有极高的文学价值和丰富的主题内涵(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
上篇中我们介绍了rhdfs插件,R语言通过它可以加载和操作hdfs,这里为大家继续介绍Rhadoop的另一个插件rmr2,它能够在计算过程调用MapReduce,来看下如何使用: 1 安装 下载安装文件 rmr2_2.1.0.tar.gz,在bash环境本地安装 bash> R CMD INSTALL rmr2_2.1.0.tar.gz 注意: 如果是分布式环境,需要在所有datanode节点进行安装R语言 Rjava插件和jdk环境,否则在运行时会报错。 2 测试 测试方法很简单,由于mapreduce也
笔者寄语:与前面的RsowballC分词不同的地方在于这是一个中文的分词包,简单易懂,分词是一个非常重要的步骤,可以通过一些字典,进行特定分词。大致分析步骤如下:
学习药化的同志们应该都了解化合物分子的特征描述有很多计算软件,今天我们来给大家展示下在R语言中如何实现分子特征描述的计算。主要以MACCS分子指纹的实现作为案例。
RHadoop是R支持Hadoop大数据分析和处理提供的算法包合集。传统统计学主要关注样本数据(小数据集)的分析,可能忽略发生概率极小单导致不确定性的结果。当数据量大到一台机器无法处理时,只能求助于超算或者Hadoop这样的可扩展方案。Hadoop是最流行的一种开源可扩展大数据处理基础架构,基于集群并行数据存储和计算。RHadoop主要包含五个算法包:
install.packages("rJava") install.packages("reshape2") install.packages("Rcpp") install.packages("iterators") install.packages("itertools") install.packages("digest") install.packages("RJSONIO") install.packages("functional")
https://github.com/ajwilk/2020_Wilk_COVID
Cloudera的新产品CDSW(Cloudera Data Science Workbench)集成了R、Scala、Python2、Python3等语言进行统计和数据分析。本文档主要讲述如何在CDSW中使用R语言绘制直方图和饼图,并使用Hive数仓作为数据源。
原文链接:http://tecdat.cn/?p=14174 使用Ubuntu 虚拟机。安装某些软件包时可能会出现一些问题。一个窍门是打开终端 然后使用sudo命令安装一些软件包, (输入密码后)。只
#调入分词的库 library("rJava") library("Rwordseg") #调入绘制词云的库 library("RColorBrewer") library("wordcloud") #读入数据(特别注意,read.csv竟然可以读取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!=" "] #分词,并将分词结果转换为向量 myfile.words <- unlist(lapply(X = myfile.res,FUN = segmentCN)) #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) #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) #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 #特别提示:此处注意myfile.freq$Freq大小写 myfile.freq2=subset(myfile.freq, myfile.freq$Freq>=10) #绘制词云 #设置一个颜色系: mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2") #设置字体 windowsFonts(myFont=windowsFont("微软雅黑")) #画图 wordcloud(myfile.freq2$word,myfile.freq2$Freq,min.freq=10,max.words=Inf,random.order=FALSE, random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont")
涉及到密码的操作,在[[70-R茶话会15-你的编程菜鸟路上缺失的一课]],我们就提过,最好通过设置环境变量来访问他们:
Hadley Wickham 和 RStudio团队写了一些新的R包,这些包对于每个需要在R中读入数据的人来说都是非常有用的。readr包提供了一些在R中读入文本数据的函数。readxl包提供了一些在R中读入Excel电子表格数据的函数。它们的读取速度远远超过你目前正在用的一些函数。
本文主要介绍了如何使用 R 语言对中文文本进行分词和词频统计。首先介绍了 R 语言中的 tm 包和 Rwordseg 包,然后通过一个示例展示了如何使用这两个包进行中文分词和词频统计。最后,介绍了一些常用的分词方法,并给出了一个使用 wordcloud 包进行词云展示的示例。
目录 Part1 安装依赖包 Part2 分词处理 Part3文本聚类 Part4 文本分类 Part5情感分析 Part1 安装依赖包 R语言中中文分析的软件包是Rwordseg,Rwordseg软件包依赖rJava包,rJava需要本机中有安装Java。 由于微信公众号发布文章字数限制,,此部分详细内容,及软件下载网址,请 Part2 分词处理 在RStudio中安装完相关软件包之后,才能做相关分词处理,请参照Part1部分安装需要软件包。 1. RWordseg功能 分词 > se
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