r语言矩阵变成向量_r语言如何创建列联表

r语言把矩阵变为列向量比如“印刷清晰,不错的课外读物。”这句话,分词后,得到“印刷清晰,不错的课外读物。然后,需要将停用词、标点、特殊符号等从评论数据中去除。同样以上面提到的分词结果为例,语言将其进行去停用词等相关处理矩阵,得到的最终结果为“印刷清晰不错课外读物”。其中,NA表示无对应结果。

r语言把向量组成矩阵在这种情况下,即使评论总量很大,也未必能给潜在顾评论的信息语言质量分析预处理得到的数据集,需要计算词向量。本步骤使用的是Python中的gensim工具,可以使用word2vec的相关模型计算语料中每个词的词矩阵向量。本研究中的词向量为200维。神经网络语言模型计算出了语料中的每个词的向量。

r语言如何把矩阵转化为一列词向量语言计算完成后,需要通过K-means算法对词向量进行聚类。曲线如图4-4所示:图4-4寻找最优聚类数量电子科技44图中显示,数据聚成3类时,误差平方和降低的较快。按照这个结果,可以将数据聚成3类,聚类的效果在二维坐标中的映射如图4-5所示:图4-5聚类结果图中用三种不同的颜色和符号表示了聚类后得到的三个类别;X轴和Y轴分别代表词向量的两个维度;数据点的标签从1至5216,代矩阵表各个词向量的唯一编码。从这个图可以看出,属于所示第一类的词语共4649个,属于第二类的词语共443个,属于第三类的词语共124个。阅读三类别各自包含的词语后发现,这三类分别代表着“产品”、“物流服务”和“平台服务”的话题。

其中,第一类词语的话题是“产品”,第二类词语的话语言题是“物流服务”,第三类词语的话题是“平台服务”。

本文研究的绿色消费的内容即是以个人(家庭)为单位对绿色生活资料进行消费的心理与行为研究。本研究吉林大学博士学位论文18涉及的绿色生活消费产品包括绿色食品、衣着、用品、居住、出行、环境的绿色消费。对于以上语言各类绿色生活产品的具体解释和界定,以及在本文中选取哪些具体的绿色产品来研究消费者绿色产品购买行为将在下节“绿色产品与绿色消费者”中加以说明,并在调查问卷中对绿色消费的对象及其含义给出了具体的解释。国内外很多学者都对绿色产品下过定义,陈启杰提出绿色产品的整体概念,认为绿色产品是指具有一定效用和功能,能满足消费者绿色需求,有形的绿色产品和无形的绿色服务的统一整体(绿色市场营销学如何,2004)。

核心产品是企业提供的产品语言和如何服务中占据了最基本、最主要的位置,它是产品整体概念中包含的能够满足其根本需求的利益;形式产品是指产品的基本形态,即产品核心利益的有形物质载体;延伸产品又称附加产品,是以各种服务形式提供给顾客的无形利益,主要指消费者得到的附加价值,比如产品提供安装、保证、信贷和售后服务。综上可见,人们对绿色矩阵产品的定义,由最初兼顾绿色产品的使用价值和绿色价值,到后来突出强调产品的绿色价值,可见,人们认为绿色产品应具有满足人基本需求的使用价值是不言而喻的,而绿色产品与普通产品的本质区别在于,绿色产品具有符合健康性、环保性的绿色价值。绿色生活消费包括绿色食品、衣着、用品、居住、交通出行、自然环境的绿色消费。

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