向R中的K-均值聚类图添加标签

我用我在网上找到的一些R代码制作了一个K-均值聚类图，如下所示：

dtmr <-DocumentTermMatrix(docs,control=list(wordLengths=c(4,15), bounds = list(global = c(50,500))))
## do tfxidf
dtm_tfxidf <- weightTfIdf(dtmr)

### k-means (this uses euclidean distance)
m <- as.matrix(dtm_tfxidf)
rownames(m) <- 1:nrow(m)

### don't forget to normalize the vectors so Euclidean makes sense
norm_eucl <- function(m) m/apply(m, MARGIN=1, FUN=function(x) sum(x^2)^.5)
m_norm <- norm_eucl(m)


### cluster into 5 clusters
cl <- kmeans(m_norm, 5)

table(cl$cluster)

### show clusters using the first 2 principal components
plot(prcomp(m_norm)$x, col=cl$cl, text(m_norm, mpg, row.names(m)))

---

dtmr我能看到的问题是
text（）
在
plot
调用中，当它应该在调用之后出现时，传递给
text
的
x
和
y
与用于生成plot的
prcomp
的结果不同

我正在使用
mtcars
作为数据集：

df<- mtcars

### k-means (this uses euclidean distance)
m <- as.matrix(df)
rownames(m) <- 1:nrow(m)

### don't forget to normalize the vectors so Euclidean makes sense
norm_eucl <- function(m) m/apply(m, MARGIN=1, FUN=function(x) sum(x^2)^.5)
m_norm <- norm_eucl(m)


### cluster into 5 clusters
cl <- kmeans(m_norm, 5)

table(cl$cluster)

### show clusters using the first 2 principal components

# do the PCA outside the plot function for now
PCA <-prcomp(m_norm)$x

#plot then add labels
plot(PCA, col=cl$cl)
text(x=PCA[,1], y=PCA[,2], cex=0.6, pos=4, labels=(row.names(m)))

df您应该在问题中包含一小部分具有代表性的数据样本，以便人们更容易复制您想要的行为。如果今晚没有人回应，我家里有一些代码，基本上就是使用ggplot和directlabels包实现的。谢谢你，你能解释一下这些数字（标签）到底是什么意思吗？我对所有这一切都很陌生，我真的不明白，我遵循的一个教程中有他的标签词，这些词是放在这些数字类别中的吗？嗨，大卫，标签是根据您提供的代码生成的，作为
m
的
rownames
。这些在上面的代码中定义为
rownames（m）