¿Alguien tiene alguna nota sobre lo que está haciendo Modal Cluster en Bivariate? Es una opción en el menú LRT de densidad no par. Los documentos tienen 1 oración en la página 146 y nada en los detalles estadísticos.
¡Gracias!
METRO
Esto es lo que nos respondió el soporte técnico:
"La agrupación modal consiste simplemente en encontrar picos en la densidad y recopilar todos los puntos que se encuentran en la pendiente descendente del gradiente hasta ese pico. SAS Proc MODECLUS hace esto, aunque en más dimensiones, no solo en dos, y utiliza estimaciones de vecinos cercanos en lugar de estimaciones de kernel. El kernel predeterminado se elige de acuerdo con la recomendación de Bowman-Foster: .5*stdDev*n^(1/6). [ Enlace al artículo ]"
Se incluye un enlace al artículo: es contenido abierto, por lo que cualquiera puede descargarlo si desea profundizar en los detalles.
No conocía esta función tan interesante, pero ahora he estado jugando con ella desde que publicaste tu publicación. Parece que ha estado disponible en JMP durante mucho tiempo.
La agrupación modal clasifica los puntos de datos en grupos a través de la estimación de densidad de kernel. Usando Big Class como ejemplo, ejecuté Fit Height by Weight y luego seleccioné Densidad no par y Agrupamiento modal . Guarda automáticamente una columna Cluster en la tabla de datos. En este ejemplo, hay 14 grupos asignados según los contornos dibujados (es decir, hay 14 picos en la densidad bivariada). Para que tenga sentido, ejecuté Distribution y GB, y los coloqué en un panel.
Para ilustrar la agrupación modal, permito que la curva cuadrática en GB se actualice automáticamente con la selección del grupo, pero mantengo la curva en la variable bivariada fija para todo el conjunto de datos. Como puede ver, en general hay una fuerte curvatura ascendente entre la altura y el peso, pero para el grupo 9 es descendente. También puede ver dónde están estos puntos de datos. 
