如何根據密度對數據進行聚類？

我正在嘗試根據數據點的密度對數據進行聚類。如何根據密度對數據進行聚類？

我想根據density.Like所以周圍繪製這些區域的輪廓：

我試圖從here適應下面的代碼來得到這一點：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.stats import gaussian_kde 

# Generate fake data 
x = np.random.normal(size=1000) 
y = x * 3 + np.random.normal(size=1000) 

# Calculate the point density 
xy = np.vstack([x,y]) 
z = gaussian_kde(xy)(xy) 

# Sort the points by density, so that the densest points are plotted last 
idx = z.argsort() 
x, y, z = x[idx], y[idx], z[idx] 

fig, ax = plt.subplots() 
img=ax.scatter(x, y, c=z, edgecolor='') 

plt.show()

來源

2015-10-06 user1361488

[鏈接]（http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.gaussian_kde.html）也許這裏的代碼可以幫助你 – Glostas

那麼什麼去你嘗試過什麼錯？此外，包含用於繪製上述內容的數據和代碼，以便人們可以提供幫助（http://stackoverflow.com/help/mcve）。 –

@EdSmith：我複製/粘貼來自科學論文的圖片， – user1361488

要按密度聚類，請嘗試像這樣的算法0。但是，看起來您更想估計密度本身，而不是將點集中在一起，因爲您想按密度對輸出進行着色。在這種情況下，如果同時具有寬而尖銳的峯值，則使用簡單的Kernel密度估計（R中的density函數）或自適應內核密度估計。舉例Matlab的：Adaptive Kernel density estimate on Matlab File Exchange

來源

2016-10-01 20:40:25 akraf

如何根據密度對數據進行聚類？

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