如何最好地對螺旋數據進行聚類分析？你好，
我想知道 JMP 或 JMP Pro 中可用的哪個集群平台最適合從這些螺旋數據中識別集群。
使用 HDBSCAN 我可以正確識別集群，如下圖所示，但如果可能，我想使用 JMP：
附表腳本。
謝謝 jpol
分析回复：如何最好地對螺旋數據進行聚類分析？單聯動。 你需要知道你想要多少個集群，例如 3 個，否則它會將旋臂分解成更多。
Hierarchical Cluster(
Y( :X, :Y ),
Method( "Single" ),
Standardize Data( 1 ),
Color Clusters( 1 ),
Dendrogram Scale( "Distance Scale" ),
Number of Clusters( 3 )
)
具有聚類顏色的樹狀圖
具有集群顏色的圖形
我認為這篇文章可能會有所幫助，我讀得足夠遠，看到它提到了“鏈”。
https://stats.stackexchange.com/questions/195446/choosing-the-right-linkage-method-for-hierarchical-clustering
回复：如何最好地對螺旋數據進行聚類分析？感謝 Craig 指出正確的方法和文章鏈接。
Single Link 方法在這個相對乾淨的數據集上效果很好。
我上面提供的表格腳本包括一個添加更多數據行的腳本，“Add Rows”。
這些應被視為異常值，或至少被確定為不屬於三個主要集群中的任何一個。 類似於 HDBSCAN 中的“-1”簇。
這些額外點的添加似乎對單鏈接方法造成了嚴重破壞（當尋找 3 或 4 個集群時）。
知道如何避免這種情況嗎？
- 菲利普
回复：如何最好地對螺旋數據進行聚類分析？我不是這裡的專家；我會順從別人。 我的猜測將是一個單獨的通道來發現與其他點的距離不超過平均值的點，但如果有兩個離群值彼此相鄰，那麼這將失敗，因此需要測試它們的兩個集群......也許HDBSCAN 正在做類似的事情。
你能分享什麼樣的過程產生螺旋集群？
