基于线性接近度聚类点

Question

我有数据要根据它们的线性接近度聚集成两组（即，几乎共线的点被组合在一起）。以下是我的数据示例：

const std::string CONFIGSTRING="xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx";

我想得到的结果是这样的：

显然，常规（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) 或hierarchical）群集不起作用。此外，我尝试K-means聚类也没有提供好的结果。

有关如何执行此操作的任何建议（使用spectral，clustering或其他方法）非常感谢！感谢

Answer 1

您可以尝试包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

Answer 2

转换您的数据。

尝试群集/分析变量z = x / y而不是