我目前正在努力解决如何在单个数据集中找到多元线性模型的多线性回归。我可以毫无问题地对单个回归变量和coef的单个数据集执行回归，但是如果单个数据空间中存在已知数量的行怎么办？
我的第一种方法是先使用分层聚类使用ML识别点，但似乎无法捕获单个 欧氏空间中的聚类方差符合预期。我的第二个试验是KMeans，它仍然依赖于欧几里得距离，因此创建具有半径的簇。我最后的思考过程导致了Kmedian，但在这一点上，我想知道其他人对这个问题会怎么想。 如果这是正确的方向，我知道在应用这些方法之前，必须将点投影在一个更好的空间（即捕获更多或最多方差的轴）上。
我希望以任何形式或形式发表评论或意见。
谢谢
3行摘要： 多行数据集上的线性回归 首先聚类，然后是多个单线性回归？ 还是你们遇到了类似这样的模块？
我将不胜感激；