
R語言︱集合運算—小而美法則
集合運算的一般規(guī)則如下:
union(x,y) #求并集
intersect(x,y) #求交集
setdiff(x,y) #求屬于x而不屬于y的所有元素
setequal(x,y) #判斷x與y是否相等
a %in% y #判斷a是否為y中的元素
choose(n, k) #n個里面取k個的組合數(shù)
combn(x,n) #x中的元素每次取n個的所有組合
combn(x,n,f) #將這些組合用于指定函數(shù)f
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> x=c(1,4,5)
> y=c(2,4,8)
> union(x,y) #求并集
[1] 1 4 5 2 8
> intersect(x,y) #求交集
[1] 4
> setdiff(x,y) #求屬于x而不屬于y的所有元素
[1] 1 5
> setequal(x,y) #判斷x與y是否相等
[1] FALSE
> x %in% y #判斷a是否為y中的元素
[1] FALSE TRUE FALSE
union(x,y)可以生成XY的并集,有一定的去重功能;
intersect代表交集,可以找出共有的,在文本挖掘中,詞和詞之間的對應(yīng)關(guān)系;
setdiff代表去掉x中xy共有的地方;
x %in%y,這個管道函數(shù)很有意思,x中xy共有的為TURE,生成了一個邏輯向量,從而可以進(jìn)行一些文檔匹配的操作。
類似的用法sqldf包中的union 也可以實現(xiàn):
1、情感分析中setdiff和x %in%y的用處
功能:停用詞的清理&詞庫之間相互匹配。stopword是停用詞庫,testterm是原序列。
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stopword <- read.csv("F:/R語言/R語言與文本挖掘/情感分析/數(shù)據(jù)/dict/stopword.csv", header = T, sep = ",", stringsAsFactors = F)
#結(jié)果是一個和stopword等長的波爾值向量,“非”函數(shù)將布爾值反向
testterm <- testterm[!testterm$term %in% stopword,]#去除停用詞
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stopword <- read.csv("F:/R語言/R語言與文本挖掘/情感分析/數(shù)據(jù)/dict/stopword.csv", header = T, sep = ",", stringsAsFactors = F)
stopword <- setdiff(stopword$term,posneg$term)
testterm<- setdiff(testterm$term,stopword)
上面兩端代碼能實現(xiàn)同樣的效果。
2、集合運算應(yīng)用在數(shù)據(jù)匹配之上
集合運算可以較好地應(yīng)用在數(shù)據(jù)之間的匹配。而匹配中,%in%的效率最高。是一個很好的匹配的媒介。一些情況要由于merge
3、相等運算
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identical(rownames(dtm_train), train$id)
返回的是邏輯值,如果相等則TRUE。
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