スパイラルデータでクラスター分析を最適に実行するにはどうすればよいですか？やあ、
JMPまたはJMPProのいずれかで利用可能なクラスタリングプラットフォームが、これらのスパイラルデータからクラスターを識別するのに最も適しているかどうかを知りたいです。
HDBSCANを使用すると、以下に示すようにクラスターを正しく識別できますが、可能であればJMPを使用したいと思います。
テーブルスクリプトが添付されています。
ありがとうjpol
分析Re：スパイラルデータでクラスター分析を最適に実行するにはどうすればよいですか？シングルリンケージ。 たとえば、必要なクラスターの数を知る必要があります。そうしないと、スパイラルアームがさらに分割されます。
Hierarchical Cluster(
Y( :X, :Y ),
Method( "Single" ),
Standardize Data( 1 ),
Color Clusters( 1 ),
Dendrogram Scale( "Distance Scale" ),
Number of Clusters( 3 )
)
クラスターカラーの樹状図
クラスターカラーのグラフ
この記事が役立つかもしれないと思います、私はそれが「チェーン」に言及しているのを見るのに十分遠くまで読みました。
https://stats.stackexchange.com/questions/195446/choosing-the-right-linkage-method-for-hierarchical-clustering
Re：スパイラルデータでクラスター分析を最適に実行するにはどうすればよいですか？正しい方法と記事のリンクを示してくれたCraigに感謝します。
シングルリンク方式は、この比較的クリーンなデータセットで非常にうまく機能します。
上記で提供したテーブルスクリプトには、データの行をさらに数行追加するためのスクリプト「行の追加」が含まれています。
これらは外れ値と見なすか、少なくとも3つの主要なクラスターのいずれにも属していないことを確認する必要があります。 HDBSCANの「-1」クラスターのようなもの。
これらの余分なポイントの追加は、単一のリンケージ方法（3つまたは4つのクラスターを探す場合）で大混乱を引き起こすようです。
これを回避する方法はありますか？
-フィリップ
Re：スパイラルデータでクラスター分析を最適に実行するにはどうすればよいですか？私はここの専門家ではありません。私は他の人に任せます。 私の推測では、他のポイントから平均よりも遠くないポイントを発見するための別のパスですが、2つの外れ値が隣り合っている場合は失敗するため、2つのクラスターをテストする必要があります...おそらくHDBSCANはそのようなことをしています。
どのようなプロセスでスパイラルクラスターが生成されるかを教えてください。
