Кластеризация транзакционных данных с использованием PAM в R?

Question

Мне нужно сгруппировать группы транзакций в разных группах. Мои данные в текстовом файле в следующем формате:

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  
-  
- 

и так далее, более 5000 строк. Каждая строка представляет одну транзакцию.

То, что я сделал до сих пор:

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=" ") 

но файл хранит транзакции # с кластером, как:

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

и мне нужно, чтобы сохранить его, как, например:

кластер 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 

кластер 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  
    - 
    - 

и так далее, , потому что я хочу иметь дело с каждым кластером в отдельности.

Пожалуйста, я много искал, мне нужна информация, например, документ, любая помощь.

Answer 1

Вы уверены, что хотите сделать кластеризация?

Для меня это звучит так, как будто вас больше интересует частый набор полезных ископаемых.