Mclust выбирает только наибольшее установленное значение кластера G

Question

Я запускаю mclust, но результаты, по-видимому, выбирают оптимальное количество кластеров в качестве наибольшего установленного значения, то есть G по умолчанию 1: 9, поэтому все тесты возвращают 9, устанавливают его как 1:20, возвращают 20, пытались масштабировать и не масштабировать данные

"Случайная выборка №: 1" [1] "EII" на основе модели оптимальное количество кластеров: 9 [1] "VII" на основе модели оптимальное количество кластеров: 9

    a=1
    mn <- c(mclust.options("emModelNames"))
    for (a in 1:10){
    print(paste("Random sample Nr.: ", a))
    set.seed(c((3+a)*a))
    test_18 <- sample_n(xquant, 6000) # requires 'dplyr'
    #test_18<- t(scale(t(test_18)))

    p_load(scales)
    #test_18 <- rescale(as.matrix(test_18), to = c(1, 100))
    test_18 <- as.data.frame(test_18)

    p_load(fpc)
    b=1
    # loop over models
   for(b in 1:length(mn)){
   print(mn[b])
   d_clust <- Mclust(test_18,
                #G=1:20, 
                modelNames = mn
                ) 
  summary(d_clust)

    m.best <- dim(d_clust$z)[2]
   cat("model-based optimal number of clusters:", m.best, "\n")

   nodata[nrow(nodata)+1,1] <- c(m.best)
   nodata[nrow(nodata),2] <- c(paste("Mclust","_",mn[b]))
   a <- a+1
   }
 }