基于线性接近度的聚类点
Clustering points based on their linear proximity
我有一些数据，我想根据它们的线性接近度将其分为两组（即将几乎共线的点归为一组）。这是我的数据示例：
data <- data.frame(Y=c(seq(0,10,1), seq(0,4,0.5)), X= c(0:10,0:8))
plot(jitter(data$Y), jitter(data$X), pch=19)
我想要得到的结果是这样的：
显然，常规（hierarchical 或 K-means）集群不起作用。此外，我尝试 spectral 聚类也没有提供好的结果。
非常感谢任何有关如何执行此操作的建议（使用 clustering、regression 或其他方法）！谢谢
你可以试试这个包 mclust
## Add a little noise to the lines
data <- data.frame(Y=c(seq(0,10,1), seq(0,4,0.5))+rnorm(20,0,0.1), X= c(0:10,0:8))
library(mclust)
fit <- Mclust(data)
plot(fit) # classification
转换您的数据。
尝试 clustering/analyzing 变量 z = x / y 而不是
我有一些数据，我想根据它们的线性接近度将其分为两组（即将几乎共线的点归为一组）。这是我的数据示例：
data <- data.frame(Y=c(seq(0,10,1), seq(0,4,0.5)), X= c(0:10,0:8))
plot(jitter(data$Y), jitter(data$X), pch=19)
我想要得到的结果是这样的：
显然，常规（hierarchical 或 K-means）集群不起作用。此外，我尝试 spectral 聚类也没有提供好的结果。
非常感谢任何有关如何执行此操作的建议（使用 clustering、regression 或其他方法）！谢谢
你可以试试这个包 mclust
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data <- data.frame(Y=c(seq(0,10,1), seq(0,4,0.5))+rnorm(20,0,0.1), X= c(0:10,0:8))
library(mclust)
fit <- Mclust(data)
plot(fit) # classification
转换您的数据。
尝试 clustering/analyzing 变量 z = x / y 而不是