15、使用核密度估计进行Twitter文本情感分类及记录链接分析

使用核密度估计进行Twitter文本情感分类及记录链接分析

1. Twitter文本情感分类

在处理Twitter文本情感分类时，我们可以通过一系列的步骤来实现。首先，需要生成数据并进行可视化，之后提取Twitter推文，计算情感得分，进行文本预处理，最后构建分类模型。

1.1 数据生成与可视化

以下是生成数据和绘制直方图的代码：

# Generate data
data <- rnorm(1000, mean=25, sd=5)
data.1 <- rnorm(1000, mean=10, sd=2)
data <- c(data, data.1)
# Plot histogram
hist(data)
# View the bins
hist(data, plot = FALSE)
# Histogram with modified bins
hist(data, breaks = seq(0,50,2))
# Kernel Density estimation
kde = density(data)
plot(kde)
library(pdfCluster)
kde.1  <- kepdf(data)
plot(kde.1)
kde.1@kernel
kde.1@par

通过上述代码，我们生成了两组正态分布的数据并合并，然后绘制了直方图和核密度估计图。

1.2 提取Twitter推文

要从Twitter提取推文，需要进行身份验证并搜索相关话题的推文：