2変量のモーダルクラスター二変量のモーダルクラスターが何をしているのかについて誰かが何かメモがありますか？Nonpar Density LRTメニューのオプションです。 文書には146ページに1文あり、統計の詳細には何もありません。
ありがとう！
M
Re: 二変量におけるモーダルクラスターテクニカルサポートからの返答は次のとおりです。
「モーダル クラスタリングとは、密度のピークを見つけて、そのピークまでの勾配の下り坂にあるすべてのポイントを収集することです。SAS Proc MODECLUS はこれを実行しますが、2 次元だけではなく、より多くの次元で実行し、カーネル推定ではなく近傍推定を使用します。デフォルトのカーネルは、Bowman-Foster の推奨に従って選択されます: .5*stdDev*n^(1/6)。[ 論文へのリンク]」
論文へのリンクが含まれています。これはオープンコンテンツなので、詳細を知りたい場合は誰でもダウンロードできます。
Re: 二変量におけるモーダルクラスターこのすばらしい機能は知りませんでしたが、あなたの投稿を見てから使ってみました。JMP ではずっと前から利用可能だったようです。
モーダル クラスタリングは、カーネル密度推定によってデータ ポイントをクラスターに分類します。Big Class を例にとると、Fit Height by Weight を実行し、 非標準密度とModal Clustering を選択します。これにより、クラスター列がデータ テーブルに自動的に保存されます。この例では、描画された等高線に基づいて 14 個のクラスターが割り当てられています (つまり、2 変量密度に 14 個のピークがあります)。これを理解できるように、Distribution と GB を実行し、ダッシュボードに配置しました。
モーダル クラスタリングを説明するために、クラスターの選択に応じて GB の二次曲線が自動的に更新されるようにしますが、Bivariare の曲線はデータ セット全体に固定したままにします。ご覧のとおり、全体的には身長と体重の間に強い上向きの曲線がありますが、クラスター 9 では下向きになっています。これらのデータ ポイントがどこにあるかも確認できます。 
