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集合运算的一般规则如下：
    union(x,y)    #求并集
    intersect(x,y)    #求交集
    setdiff(x,y)    #求属于x而不属于y的所有元素
    setequal(x,y)    #判断x与y是否相等
    a %in% y    #判断a是否为y中的元素
    choose(n, k)    #n个里面取k个的组合数
    combn(x,n)    #x中的元素每次取n个的所有组合
    combn(x,n,f)     #将这些组合用于指定函数f

> 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)    #求属于x而不属于y的所有元素
[1] 1 5
> setequal(x,y)    #判断x与y是否相等
[1] FALSE
> x %in% y    #判断a是否为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，词和词之间的对应关系；

setdiff代表去掉x中xy共有的地方；

x %in%y，这个管道函数很有意思，x中xy共有的为TURE，生成了一个逻辑向量，从而可以进行一些文档匹配的操作。

类似的用法sqldf包中的union 也可以实现：

R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行（RODBC、sqldf包）

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1、情感分析中setdiff和x %in%y的用处

功能：停用词的清理&词库之间相互匹配。stopword是停用词库，testterm是原序列。

stopword <- read.csv("F:/R语言/R语言与文本挖掘/情感分析/数据/dict/stopword.csv", header = T, sep = ",", stringsAsFactors = F)
#结果是一个和stopword等长的波尔值向量，“非”函数将布尔值反向
testterm <- testterm[!testterm$term %in% stopword,]#去除停用词

stopword <- read.csv("F:/R语言/R语言与文本挖掘/情感分析/数据/dict/stopword.csv", header = T, sep = ",", stringsAsFactors = F)
stopword <- setdiff(stopword$term,posneg$term)
testterm<- setdiff(testterm$term,stopword)

上面两端代码能实现同样的效果。
详情可见： 

R语言︱情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）

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2、集合运算应用在数据匹配之上

集合运算可以较好地应用在数据之间的匹配。而匹配中，%in%的效率最高。是一个很好的匹配的媒介。一些情况要由于merge

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3、相等运算

identical(rownames(dtm_train), train$id)

返回的是逻辑值，如果相等则TRUE。