我有一些关于人类心跳之间时间的数据。异位（额外）心跳的一个迹象是这些间隔聚集在三个值而不是一个值周围。我怎样才能获得对此的定量测量？
我正在寻找比较多个数据集，这两个 100-bin 直方图代表了所有数据集。
我可以比较方差，但我希望我的算法能够检测每种情况下是否存在一个或三个集群，而无需与其他情况进行比较。
这是用于离线处理的，因此如果需要，可以使用大量计算能力。
如何定量判断一维数据是围绕 1 个值还是 3 个值聚集？
机器算法验证
聚类
2022-03-02 06:23:15
4个回答
将混合分布拟合到数据中，类似于 3 个正态分布的混合，然后将该拟合的似然性与单个正态分布的拟合进行比较（使用似然比检验或 AIC/BIC）。的flexmix软件包R可能会有所帮助。
我强烈建议不要在这里使用 k-means。不同 k 值的结果没有很好的可比性。该方法只是一种粗略的启发式方法。如果您真的想使用聚类，请使用 EM 聚类，因为您的数据似乎包含正态分布。并验证您的结果！
相反，显而易见的方法是尝试拟合单个高斯函数并（例如使用 Levenberg-Marquard 方法）拟合三个高斯函数，可能会限制到相同的高度（以避免退化）。
然后测试，这两个分布中哪个更适合。
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