이변 량의 모달 클러스터이변 량의 모달 클러스터가 무엇을하고 있는지에 대한 메모가 있습니까? Nonpar Density LRT Menu의 옵션입니다. 이 문서는 146 페이지에 1 문장이 있으며 통계적 세부 사항에는 아무것도 없습니다.
감사!
미디엄
Re: 이변량에서의 모달 클러스터기술 지원팀은 다음과 같은 답변을 주었습니다.
"모달 클러스터링은 밀도에서 피크를 찾고 그 피크로 가는 경사도의 하강에 있는 모든 점을 수집하는 것입니다. SAS Proc MODECLUS는 이를 수행하지만, 차원이 두 개가 아니라 더 많고 커널 추정치 대신 근접 이웃 추정치를 사용합니다. 기본 커널은 Bowman-Foster 권장 사항에 따라 선택됩니다: .5*stdDev*n^(1/6). [ 논문 링크 ]"
논문에 대한 링크도 포함되어 있습니다. 오픈 컨텐츠이므로 정말 자세히 알고 싶은 사람은 누구나 다운로드할 수 있습니다.
Re: 이변량에서의 모달 클러스터저는 이 멋진 기능을 몰랐지만, 당신의 게시물 이후로 사용해보았습니다. JMP에서 오래 전부터 사용 가능했던 것 같습니다.
모달 클러스터링은 커널 밀도 추정을 통해 데이터 포인트를 클러스터로 분류합니다. Big Class를 예로 들어 Fit Height by Weight를 실행한 다음 비균등 밀도 와 Modal Clustering을 선택했습니다. 그러면 자동으로 클러스터 열이 데이터 테이블에 저장됩니다. 이 예에서는 그려진 윤곽선에 따라 14개의 클러스터가 할당됩니다(즉, 이변량 밀도에 14개의 피크가 있음). 이를 이해하기 위해 Distribution과 GB를 실행하여 대시보드에 배치했습니다.
모달 클러스터링을 설명하기 위해 GB의 이차 곡선이 클러스터 선택에 따라 자동으로 업데이트되도록 허용하지만 Bivariare의 곡선은 전체 데이터 세트에 고정합니다. 보시다시피, 전반적으로 키와 몸무게 사이에 강한 상향 곡선이 있지만 클러스터 9의 경우 하향 곡선입니다. 이러한 데이터 포인트가 어디에 있는지도 볼 수 있습니다. 
