使用 R 中的 wordcloud 从聚类向量中显示单个 kmeans 聚类答案

【问题标题】：Display individual kmeans clusters from the clustering vector using wordcloud in R使用 R 中的 wordcloud 从聚类向量中显示单个 kmeans 聚类
【发布时间】：2013-11-04 12:36:03
【问题描述】：

我在 R 中从一个文档项矩阵创建了一个 k-means 集群。聚类向量如下：

 doc1.txt doc10.txt doc11.txt doc12.txt doc13.txt doc14.txt doc15.txt 
        3         3         3         3         1         3         3 
doc16.txt doc17.txt doc18.txt doc19.txt  doc2.txt doc20.txt doc21.txt 
        3         3         3         2         3         3         3 
doc22.txt doc23.txt doc24.txt doc25.txt doc26.txt doc27.txt doc28.txt 
        3         3         3         3         3         3         3 
doc29.txt  doc3.txt doc30.txt  doc4.txt  doc5.txt  doc6.txt  doc7.txt 
        3         3         3         1         1         1         3 
 doc8.txt  doc9.txt 
        3         3

document-term 矩阵如下：

     term1  term2  term3  term4  term4 
doc1   5      3     2      1      4
doc2   3      4     12     11     21
doc3   2      3     4      12     16
doc4   1      3     0      10     15
doc5   4      10    0      20     4
  .  
  .
  .

我的问题是我如何访问集群 3 中所有文档的数据并返回一个矩阵！ 我正在尝试使用 wordcloud 从集群 3 中的所有文档中绘制术语 min.freq = 3 的频率。

非常感谢

【问题讨论】：

标签： r cluster-analysis k-means

【解决方案1】：

如果你的簇标签向量叫clusters，可以使用

docs3 <- gsub(".txt","",names(which(clusters==3)))

如果您的术语文档矩阵称为 DTM，您可以通过

获取集群 3 中文档的子矩阵

DTM3 <- DTM[docs3,]

【讨论】：

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对不起我的错误。这工作忘记了我的 dtm 还存储了“.txt”，我也必须把它放在问题中。感谢您的回答，已接受！