衡量我的数据与模式匹配的程度

Question

我有一些数据，他们似乎遵循一种模式，可以直观地分为三类。此图显示了每个类的两个样本： -

似乎：

First class: Five Gaussian functions can be fitted
Second class: Two Gaussian functions can be fitted
Third class: Non of the above.

是否有任何措施可以说：对于每个样本，＆＃34; 5个高斯函数的拟合程度如何？＃34;和＆＃34; 2个高斯函数的拟合程度如何？＃34;？那么，我可以使用这些措施对我的数据进行分类吗？

如果你想到一个更好的解决方案，请告诉我。

Answer 1

困难的方法如下：

• 使用5和2的高斯混合物。
• 检查每个合适的高斯混合物给出的数据的似然得分。
• 如果只是因为它允许更高的概率，那么5很可能总是会得到比2高的分数。
• 尝试检查分数的差异是否足以让您考虑选择哪一个。

示例：

如果2的得分为0.8且5的疼痛为0.81，则改变模型之间的收益很少，因此，您可以安全地假设2更适合。

然而，如果2的得分为0.2且5的得分为0.8，则收益显着，这意味着5可能更适合。

另一种方法是使用一维自动聚类识别技术。想到Dirichlet进程。