如何最好地对螺旋数据进行聚类分析？你好，
我想知道 JMP 或 JMP Pro 中可用的哪个集群平台最适合从这些螺旋数据中识别集群。
使用 HDBSCAN 我可以正确识别集群，如下图所示，但如果可能，我想使用 JMP：
附表脚本。
谢谢 jpol
分析回复：如何最好地对螺旋数据进行聚类分析？单联动。 你需要知道你想要多少个集群，例如 3 个，否则它会将旋臂分解成更多。
Hierarchical Cluster(
Y( :X, :Y ),
Method( "Single" ),
Standardize Data( 1 ),
Color Clusters( 1 ),
Dendrogram Scale( "Distance Scale" ),
Number of Clusters( 3 )
)
具有聚类颜色的树状图
具有集群颜色的图形
我认为这篇文章可能会有所帮助，我读得足够远，看到它提到了“链”。
https://stats.stackexchange.com/questions/195446/choosing-the-right-linkage-method-for-hierarchical-clustering
回复：如何最好地对螺旋数据进行聚类分析？感谢 Craig 指出正确的方法和文章链接。
Single Link 方法在这个相对干净的数据集上效果很好。
我上面提供的表格脚本包括一个添加更多数据行的脚本，“Add Rows”。
这些应该被视为异常值，或者至少被确定为不属于三个主要集群中的任何一个。 类似于 HDBSCAN 中的“-1”簇。
这些额外点的添加似乎对单链接方法造成了严重破坏（当寻找 3 或 4 个集群时）。
知道如何避免这种情况吗？
- 菲利普
回复：如何最好地对螺旋数据进行聚类分析？我不是这里的专家；我会顺从别人。 我的猜测将是一个单独的通道来发现与其他点的距离不超过平均值的点，但如果有两个离群值彼此相邻，那么这将失败，因此需要测试它们的两个集群......也许HDBSCAN 正在做类似的事情。
你能分享什么样的过程产生螺旋集群？
