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워드 클라우드word cloud 쉽게 만들기 #아이폰앱
혹시 워드클라우드 참고가 되실까 싶어 제가 사용한 과정을 올려 볼게요. 독학한 내용입니다^^기본적으로 KoNLP 패키지가 세팅되어야 합니다.R 최신버전에도 KoNLP 세팅 가능해요.제가 몇 년 전에 데이터마이닝 쪽에 관심이 생겨서 워드클라우드 잠깐 R을 공부하다가(공부라고 할 것도 없고 프로그...# 가장 먼저 작업할 폴더 설정setwd(c:/data/r_test)# 디렉토리는 /로 표시하거나 \\로 표시해야 인식해요.# 각자 컴 상황에 맞는 디렉토리로...# 작업 디렉토리가 워드클라우드 잘 인식되었는지 확인getwd()# 필요한 패키지 설치install.packages(rJava)install.packages(memoise)install.packages(KoNLP)install.packages(stringr)install.packages(devtools)install.packages(wordcloud2)# 데이터 처리에 필요한 패키지 불러오기library(KoNLP)# 이렇게 사진파일을 체크하라는 메시지가 뜨면 KoNLP가 잘 세팅된 것# 사전파일 불러오기useSejongDic()# 분석할 텍스트파일(tt.txt)을 불러와 워드클라우드 텍스트를 한줄 한줄 배열하여 data1로 저장하기.# 저는 학생들 설문 조사의 주관식 문항을 모아 놓은 파일로 테스트했어요.# 대소문자 주의data1<-readLines(tt.txt)#data1 확인해보기data1# 데이터 중에서 명사만 추출한 후 noun으로 워드클라우드 저장하기# sappy 함수는 base로 선택noun<-sapply(data1,extractNoun,USE.NAMES ϟ)# 추출된 명사 100개를 출력해서 확인해 볼 것head(unlist(noun),100)# 추출된 명사 통합하기noun2<-unlist(noun)# 불필요한 단어 삭제하기noun2<-gsub(것,,noun2)noun2<-gsub(선생님,,noun2)noun2<-gsub(학생,,noun2)등등 필요에 따라# 단어 필터링하기 : 글자 워드클라우드 수가 2글자 이상인 경우에만 추출하기noun2;=2},noun2)# 단어별 빈도수 넣기 word_count<-table(noun2)# 단어별 빈도수 확인하기word_count# 불필요한 단어를 추가로 삭제하기# 단어를 빈도수별 내림차순으로 정렬해서 앞부분 50개 보기head(sort(word_count,decreasing=TRUE),50)# wordcloud2로 워드클라우드 워드클라우드 만들기 # devtools 패키지 불러오기library(devtools)# word cloud2 패키지 불러 오기library(wordcloud2)# 워드클라우드 추출하기(기본 폰트 사이즈가 작으므로 폰트 사이즈는 3-10으로)wordcloud2(word_count,size=3,10)# 워드클라우드 컬러 조절하기wordcloud2(word_count,color =random-light, backgroundColor ϛlack, fontFamily 워드클라우드 ='나눔바른고딕',size=3,7)이렇게 만들었어요.그리고 하단 링크는 저를 위한 북마크.R을 이용한 한글 텍스트마이닝 &워드클라우드 Preview 비정형 텍스트를 기반으로 의미있는 정보를 추출하는 기술을 텍스트마이닝이라고 합니다. 데이터마이닝과는 다른 것으로, 데이터마이닝은 워드클라우드 구조화되고 사실적..

혹시 워드클라우드 참고가 되실까 싶어 제가 사용한 과정을 올려 볼게요. 독학한 내용입니다^^기본적으로 KoNLP 패키지가 세팅되어야 합니다.R 최신버전에도 KoNLP 세팅 가능해요.제가 몇 년 전에 데이터마이닝 쪽에 관심이 생겨서 워드클라우드 잠깐 R을 공부하다가(공부라고 할 것도 없고 프로그...# 가장 먼저 작업할 폴더 설정setwd(c:/data/r_test)# 디렉토리는 /로 표시하거나 \\로 표시해야 인식해요.# 각자 컴 상황에 맞는 디렉토리로...# 작업 디렉토리가 워드클라우드 잘 인식되었는지 확인getwd()# 필요한 패키지 설치install.packages(rJava)install.packages(memoise)install.packages(KoNLP)install.packages(stringr)install.packages(devtools)install.packages(wordcloud2)# 데이터 처리에 필요한 패키지 불러오기library(KoNLP)# 이렇게 사진파일을 체크하라는 메시지가 뜨면 KoNLP가 잘 세팅된 것# 사전파일 불러오기useSejongDic()# 분석할 텍스트파일(tt.txt)을 불러와 워드클라우드 텍스트를 한줄 한줄 배열하여 data1로 저장하기.# 저는 학생들 설문 조사의 주관식 문항을 모아 놓은 파일로 테스트했어요.# 대소문자 주의data1<-readLines(tt.txt)#data1 확인해보기data1# 데이터 중에서 명사만 추출한 후 noun으로 워드클라우드 저장하기# sappy 함수는 base로 선택noun<-sapply(data1,extractNoun,USE.NAMES ϟ)# 추출된 명사 100개를 출력해서 확인해 볼 것head(unlist(noun),100)# 추출된 명사 통합하기noun2<-unlist(noun)# 불필요한 단어 삭제하기noun2<-gsub(것,,noun2)noun2<-gsub(선생님,,noun2)noun2<-gsub(학생,,noun2)등등 필요에 따라# 단어 필터링하기 : 글자 워드클라우드 수가 2글자 이상인 경우에만 추출하기noun2;=2},noun2)# 단어별 빈도수 넣기 word_count<-table(noun2)# 단어별 빈도수 확인하기word_count# 불필요한 단어를 추가로 삭제하기# 단어를 빈도수별 내림차순으로 정렬해서 앞부분 50개 보기head(sort(word_count,decreasing=TRUE),50)# wordcloud2로 워드클라우드 워드클라우드 만들기 # devtools 패키지 불러오기library(devtools)# word cloud2 패키지 불러 오기library(wordcloud2)# 워드클라우드 추출하기(기본 폰트 사이즈가 작으므로 폰트 사이즈는 3-10으로)wordcloud2(word_count,size=3,10)# 워드클라우드 컬러 조절하기wordcloud2(word_count,color =random-light, backgroundColor ϛlack, fontFamily 워드클라우드 ='나눔바른고딕',size=3,7)이렇게 만들었어요.그리고 하단 링크는 저를 위한 북마크.R을 이용한 한글 텍스트마이닝 &워드클라우드 Preview 비정형 텍스트를 기반으로 의미있는 정보를 추출하는 기술을 텍스트마이닝이라고 합니다. 데이터마이닝과는 다른 것으로, 데이터마이닝은 워드클라우드 구조화되고 사실적..