具有曲线拟合的聚类算法答案

【问题标题】：clustering algorithm with curve fitting [closed]具有曲线拟合的聚类算法
【发布时间】：2013-08-03 10:05:43
【问题描述】：

我有很多点。点可以分成簇，每个簇都很好地拟合了一条回归曲线（一条直线）。

我想要聚类的数量，以便点最适合相应的曲线。没有关于集群数量的先验知识。

目的是找到集群和相关的回归曲线（第二个是显而易见的，只要你有集群）。

编辑:: 为了确定集群的数量，我知道一些 BIC 标准。这可能是一种从大约已知数量的集群开始的方法。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

看看Scott Gaffney 在Curve Clustering 上的工作。我不得不在研究生院与 Scott 一起工作了一年，他在他的网站上提供的 Matlab 工具箱运行良好。

另外，参考他关于基于多项式曲线和样条曲线实现曲线聚类的论文。

【讨论】：

【解决方案2】：

基本概念是回归聚类。一些方法使用可能性，例如在ggle search here 的第二个链接中。

【讨论】：