有办法对一组多元高斯分布进行聚类吗？
有办法对一组多元高斯分布进行聚类吗？
提问于 2016-09-24 04:54:04
我有一组多元(2D)高斯分布(用均值和方差表示)，并希望对这些分布进行聚类，以保持概率高斯信息(也许使用方差的重叠？)。
我对聚类方法做了一些研究，发现DBSCAN聚类比K均值更合适，因为我不知道我希望找到多少集群。然而，DBSCAN使用欧氏距离epsilon值来寻找簇，而不是使用每个分布的方差。我也研究过高斯混合模型方法，但是它们将一组点拟合成一组K高斯簇，而不是将簇拟合成一组高斯分布。
有没有人知道可能适合我的需求的其他集群方法？
谢谢!
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2016-09-24 16:20:39
DBSCAN可用于任意距离。它不限于欧几里得距离。您可以使用散度度量，例如，您的高斯人重叠了多少。
然而，我建议分层聚类或高斯混合建模(EM)。
DBSCAN的设计是为了允许香蕉形状的星系团，这不是很好的接近高斯人。你的目标似乎是合并类似的高斯人。这是通过分层聚类更好地实现的。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/39672664
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