나선형 데이터에 대한 클러스터 분석을 가장 잘 수행하는 방법은 무엇입니까?안녕,
JMP 또는 JMP Pro에서 사용할 수 있는 클러스터링 플랫폼이 이러한 나선형 데이터에서 클러스터를 식별하는 데 가장 적합한지 알고 싶습니다.
HDBSCAN을 사용하면 아래 그림과 같이 클러스터를 올바르게 식별할 수 있지만 가능하면 JMP를 사용하고 싶습니다.
테이블 스크립트가 첨부되었습니다.
jpol님 감사합니다
해석학Re: 나선형 데이터에 대한 클러스터 분석을 가장 잘 수행하는 방법은 무엇입니까?단일 연결. 원하는 클러스터 수(예: 3개)를 알아야 합니다. 그렇지 않으면 나선형 팔이 더 많이 나뉩니다.
Hierarchical Cluster(
Y( :X, :Y ),
Method( "Single" ),
Standardize Data( 1 ),
Color Clusters( 1 ),
Dendrogram Scale( "Distance Scale" ),
Number of Clusters( 3 )
)
클러스터 색상이 있는 덴드로그램
클러스터 색상이 있는 그래프
이 기사가 도움이 될 것이라고 생각합니다. "체인"에 대해 언급할 만큼 충분히 읽었습니다.
https://stats.stackexchange.com/questions/195446/choosing-the-right-linkage-method-for-hierarchical-clustering
Re: 나선형 데이터에 대한 클러스터 분석을 가장 잘 수행하는 방법은 무엇입니까?올바른 방법과 기사 링크를 알려주신 Craig에게 감사드립니다.
단일 링크 방법은 이 비교적 깨끗한 데이터 세트에서 매우 잘 작동합니다.
위에서 제공한 테이블 스크립트에는 "행 추가"라는 데이터 행을 몇 개 더 추가하는 스크립트가 포함되어 있습니다.
이들은 이상값으로 간주되거나 최소한 세 가지 주요 클러스터에 속하지 않는 것으로 식별되어야 합니다. HDBSCAN의 "-1" 클러스터와 같은 것.
이러한 추가 포인트의 추가는 단일 연결 방법(3개 또는 4개의 클러스터를 찾는 경우)에 혼란을 야기하는 것 같습니다.
이것을 피하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까?
- 필립
Re: 나선형 데이터에 대한 클러스터 분석을 가장 잘 수행하는 방법은 무엇입니까?저는 여기서 전문가가 아닙니다. 나는 다른 사람들에게 맡길 것이다. 내 생각에는 다른 포인트에서 평균보다 멀지 않은 포인트를 발견하기 위한 별도의 패스가 될 것입니다. 그러나 두 개의 이상값이 서로 옆에 있으면 실패할 것이므로 둘의 클러스터를 테스트해야 할 것입니다...아마도 HDBSCAN은 그런 일을 하고 있습니다.
어떤 종류의 프로세스가 나선 클러스터를 생성하는지 공유할 수 있습니까?
