У меня есть трехмерный точечный набор данных (см. Изображения), который имеет базовую структуру, как показано на изображении 3 . Моя цель - классифицировать эти независимые «столбы данных». Мой подход fooli sh состоял бы в том, чтобы повернуть набор данных по всей оси и вычислить статистическую меру разброса, а затем выбрать проекцию, по которой эта мера минимизирована, и затем выполнить кластерный анализ.
Теперь к моему вопросу : Есть ли способ сделать это аналитически? Алгоритмы уменьшения размерности, с которыми я сталкивался, всегда хотят сохранить структуру или максимизировать дисперсию в наборе данных, но есть ли алгоритм, который бы подходил моему случаю приложения?
Если у вас есть подсказка и вы хотите поделиться ею здесь, это было бы очень оценено мной.
К счастью, Якоб Кригер
