Question

我需要在不同的组中对多组交易进行分组。我的数据在文本文件中格式为：

T1  17  20  22  35  37  60  62    
T2  39  51  53  54  57  65  73    
T3  17  20  21  22  34  37  62    
T4  20  22  54  57  65  73  45    
T5  20  54  57  65  73  75  80    
T6  2   20  54  57  59  63  71    
T7  2   20  22  57  59  71  66    
T8  17  20  28  29  30  34  35    
T9  16  20  28  32  54  57  65    
T10 16  20  22  28  57  59  71    
-    
-

等等，超过5000行。每行代表一次交易。

到目前为止我做了什么：

txIn<-read.transactions("data2.txt",format="basket",sep=" ") 
d<-dissimilarity(txIn,method="Jaccard")
 library("cluster")
 clustersA<-pam(d,k=100)
 txOut <- paste("txOu", ".txt") 
write.table(clustersA$clustering, file="txOu",sep=" ")

但该文件将事务＃与其集群存储在一起，如：

"x"
"1" 1
"2" 1
"3" 1
"4" 1
"5" 1
"6" 2
"7" 2
"8" 2
"9" 1
"10" 2
-
-

我需要保存它，例如：

群集1：

T1  17  20  22  35  37  60  62    
T2  39  51  53  54  57  65  73    
T3  17  20  21  22  34  37  62    
T4  20  22  54  57  65  73  45    
T5  20  54  57  65  73  75  80

T9  16  20  28  32  54  57  65

群集2：

T6  2   20  54  57  59  63  71    
T7  2   20  22  57  59  71  66    
T8  17  20  28  29  30  34  35        
T10 16  20  22  28  57  59  71    
    -
    -

等等，因为我想单独处理每个集群。

请我搜索了很多，我需要任何信息，例如，doc，任何帮助。

Answer 1

您确定要进行群集吗？

对我而言，听起来您可能对频繁项目集挖掘更感兴趣。

在R中使用PAM聚类事务数据？

1 个答案: