有沒有辦法對一組多元高斯分佈進行聚類？

Question

我有一套多元（2D）高斯分佈（用均值和方差表示），並希望以保持概率高斯信息（可能使用方差重疊？）的方式對這些分佈執行聚類。

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我已經做了一些研究，聚類方法，發現DBSCAN聚類比K-手段比較合適，因爲我不知道有多少集羣期望找到。但是，DBSCAN利用歐幾里德距離epsilon值來查找集羣，而不是使用每個分佈的方差。我也研究過高斯混合模型方法，但它們將一組點擬合成一組K個高斯聚類，而不是將聚類擬合成一組高斯分佈。

有誰知道任何可能適合我需求的其他聚類方法嗎？

謝謝！

Answer 1

DBSCAN可以使用任意距離。它是而不是限於歐幾里德距離。你可以使用分歧度量，例如你的高斯重疊多少。

但是，我會建議分層聚類或高斯混合建模（EM）。

DBSCAN是設計允許香蕉形簇，這是不通過高斯很好地近似。你的目標似乎是合併類似的高斯人。這更好地通過分層聚類來實現。