以下是一个更为复杂的R语言代码示例，展示了数据处理、文本挖掘和机器学习等方面的复杂操作：
# 加载必要的库
library(tm)
library(dplyr)
library(caret)
# 读取文本数据
data <- readLines("text_data.txt", warn = FALSE)
data <- gsub("[^[:alnum:]///' ]", "", data)
# 创建语料库
corpus <- Corpus(VectorSource(data))
corpus <- tm_map(corpus, tolower)
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation)
corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers)
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("english"))
corpus <- tm_map(corpus, stripWhitespace)
# 创建文档-词频矩阵
dtm <- DocumentTermMatrix(corpus)
dtm <- as.matrix(dtm)
# 拆分训练集和测试集
set.seed(123)
train_indices <- createDataPartition(1:length(data), p = 0.7, list = FALSE)
train_data <- dtm[train_indices, ]
test_data <- dtm[-train_indices, ]
train_labels <- factor(rep(c("pos", "neg"), each = length(train_indices) / 2))
# 使用交叉验证训练模型
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 5, classProbs = TRUE)
model <- train(train_data, train_labels, method = "svmRadial", trControl = ctrl)
# 预测并评估模型
predictions <- model %>% predict(test_data)
confusionMatrix(predictions, train_labels)
# 输出预测结果
output <- data[-train_indices]
output <- data.frame(output, predictions)
write.csv(output, "predictions.csv", row.names = FALSE)这段代码加载了需要使用的库，读取了存储在"text_data.txt"文件中的文本数据，并对其进行了预处理，包括转换为小写、去除标点符号、数字、停用词以及空白字符。然后，创建了文档-词频矩阵，将文本数据转换为数值特征。接下来，将数据拆分为训练集和测试集，并为训练集准备标签。使用交叉验证的方法训练了一个支持向量机模型，并对测试集进行预测和评估。最后，将预测结果输出到"predictions.csv"文件中。这段代码展示了在R语言中进行文本挖掘和机器学习任务的复杂操作。