R中的Mclust :如何输出集群中心

Question

我目前正在使用RStudio在支持票据上进行文本挖掘，根据它们的描述对它们进行聚类(freetext)。为此，我将kmeans与EM算法进行了比较。我用tm包准备了数据，现在我尝试将聚类算法应用于数据矩阵。

使用kmeans()函数，我可以使用以下代码片段输出文本集群中最常用的5个术语(kmeans21)：

> for (i in 1:num_cluster) {
     cat(paste("cluster ", i, ": ", sep = ""))
     s <- sort(kmeans21$centers[i, ], decreasing = T)
     cat(names(s)[1:5], "\n")
 }

到目前为止，我还找不到一个函数来在mclust包中做同样的事情。我的数据格式如下：

> bic21 <- MclustBIC(m1, G=21)
> emmodel21 <- summary(bic21, data = m1)

使用命令

> emmodel21$classification

我可以看到每个supportticket的集群，但是否也有可能输出最频繁的术语，就像第一个代码块中的kmeans一样？

Answer 1

我想你可以试试

summary(mod1, parameters = TRUE)

我刚刚在链接中尝试了相同的示例

library(mclust)
data(diabetes)
X <- diabetes[,-1]
BIC <- mclustBIC(X)
mod1 <- Mclust(X, x = BIC)
summary(mod1, parameters = TRUE)

Answer 2

稍微修改一下小插曲中的第一个示例：

data(diabetes)
X <- diabetes[,-1]
mod <- mclust(X)
means <- mod$parameters$means

means对象现在是一个包含簇均值的矩阵。