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  • R studio 워드 클라우드 #---------텍스트 마이닝------------ # 단어 분류 또는 문법적 구조 분석 ## 지역별 인구수의 변화에대한 워드클라우드 출력 Sys.getenv("JAVA_HOME") install.packages("wordcloud") library(wordcloud) word = c("인천광역시", "강화군", "용진군", "대구광역시", "서울특별시") frequency 공감수 1 댓글수 0 2019. 10. 4.
  • R studio 워드 클라우드!! #---------텍스트 마이닝------------ # 단어 분류 또는 문법적 구조 분석 ## 지역별 인구수의 변화에대한 워드클라우드 출력 Sys.getenv("JAVA_HOME") install.packages("wordcloud") library(wordcloud) word = c("인천광역시", "강화군", "용진군", "대구광역시", "서울특별시") frequency library(wordcloud) > > useSejongDic() Backup was just finished! 370957 words dictionary was built. > a extractNoun(a) # 명사추출 [1] "우리나라" "이름" "대한" "민국" "옆" "일본도" > > b c c [[1]] [1] "우리나라.. 공감수 1 댓글수 0 2019. 10. 4.
  • R studio 문법 다지기! 차트그래프! #---------------------학습 데이터 불러오기------------- install.packages("datasets") library(datasets) head(quakes,n= 6) tail(quakes,n= 6) #-------- 파일 저장 및 불러오기 -------------- write.table(quakes,"quakes.txt", sep= ",") x 공감수 0 댓글수 0 2019. 10. 4.
  • R studio 문법 다지기! ## R 문법 다지기!## factorial(5) x = 'statistics' ---------------------------------- substr(x,3,6) strsplit(x,"t") k = paste('X', 1:4,sep="") k ---------------------------------- z = paste("I am", "Fine") z sub("Fine", "Great", "z") # z 에서 fine을 찾아 great로 변경 ---------------------------------- # 평균이 50이고 표준편차가 10인 정규분포를 따름 # rnorm(n,mean = 0 , sd = 1) x = round(rnorm(10,50, 10)) x mean(x) sd(x) diff(x.. 공감수 0 댓글수 0 2019. 10. 4.
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