在前面已经陆续总结了如何用 [Python](https://www.cnblogs.com/yukiwu/p/10967037.html) 和 [JavaScript](https://www.cnblogs.com/yukiwu/p/10968816.html) 创建词云了，今天要说的是 R。其实 SPSS 和 SAS 的 Word Cloud 扩展模板都是基于 R 实现的。
##### >> Create Word Cloud via R
- 准备文本。
我们再…再次使用上次保存的 Word Cloud History.txt 的文本，这样我们就可以在最后比较用各种方法生成词云的效果。（好吧，其实主要是懒，继续用吧……）
- 安装并加载所需的 R 包。
# Install
install.packages("tm") # for text mining
install.packages("wordcloud") # word-cloud generator
install.packages("RColorBrewer") # color palettes
# Load
library("tm")
library("wordcloud")
library("RColorBrewer")
- 读取并清洗文本数据。读取数据完毕我们可以用
inspect()来查看是否读取文本成功。
#Read text file
text <- readLines(file.choose())
# Load the data as a corpus
docs <- Corpus(VectorSource(text))
#Inspect the content
#inspect(docs)[1:10]
- 清洗数据。我们将使用
tm_map()函数来进行文本的大小写转换，清洗文本的空格符，常见停用词等。
# Convert the text to lower case
docs <- tm_map(docs, content_transformer(tolower))
# Remove numbers
docs <- tm_map(docs, removeNumbers)
# Remove english common stopwords
docs <- tm_map(docs, removeWords, stopwords("english"))
# Remove punctuations
docs <- tm_map(docs, removePunctuation)
# Eliminate extra white spaces
docs <- tm_map(docs, stripWhitespace)
- 用文本数据生成矩阵存放词语 (words) 及其频率 (frequencies) 。其中所用的
TermDocumentMatrix()来自于 text mining 程序包。转换后我们可以用head()来查看矩阵数据。
#Convert this into a matrix format
m <- as.matrix(dtm)
#Gives you the frequencies for every word
v <- sort(rowSums(m),decreasing=TRUE)
d <- data.frame(word = names(v),freq=v)
#Scan the data
#head(d, 10)
- 生成 word cloud。
wordcloud(words = d$word, freq = d$freq, scale=c(5,0.5), min.freq = 1,
max.words=200, random.order=FALSE, rot.per=0.35,
colors=brewer.pal(8, "Accent"))
##### >> Notes
如果要查看 wordcloud() 函数的各个参数的意义或者想给图形换个颜色，敲 help(wordcloud) 或者 help(RColorBrewer) 就可以查看帮助文档啦。
##### >> Sample Code
##### >> Related Blogs
1. [Word Cloud (词云) - Python](https://www.cnblogs.com/yukiwu/p/10967037.html) 2. [Word Cloud (词云) - JavaScript](https://www.cnblogs.com/yukiwu/p/10968816.html) 3. [Word Cloud (词云) - Matlab](https://www.cnblogs.com/yukiwu/p/10971998.html)
