问题描述
我想自动检测数据是否有一个非常明显的峰值,具有任何特定的分布。否则数据可能会非常嘈杂,或者可能有几个“假”峰值。下面是一些我期望的性能示例,越高越好:
-
多模式:衡量分数低
-
Flat:衡量分数低
-
参差不齐,没有真正的高点:衡量分数低
-
定义明确的峰,无论尾部厚度或其他考虑因素:测量得分高
密度峰值聚类是否可以成为解决方案,尤其是 HDBSCAN?或者是否有另一种聚类算法,如果专门用于查找单个值的峰值,则计算速度会更快?
我还认为这可能更像是一个模式识别问题,可能会使神经网络变得有用。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!
如果你已经找到好的解决方法,欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@)