결과적으로, 두 개의 클러스터 솔루션이 약간 더 밀도가 높음에도 불구하고, 다섯 개의 클러스터 솔루션은 클러스터 밀도와 향상된 상태 해상도 사이의 균형을 유지하여 전체 데이터 세트를 더욱 충실하게 표현합니다. SD = 0.3 × 평균(오른쪽 열)의 경우 APGO는 0.43까지 더 증가하여 상당한 개체군 병합이 이루어졌음을 나타냅니다. 세 가지 IC 지표 모두 두 개 및 다섯 개의 클러스터를 최적의 엘보 지점으로 다시 식별하며( 그림 3 C ), 이에 해당하는 보조 지표는 각각 ⟨D2⟩ = 1.96, FO = 0.03 및 ⟨D2⟩ = 1.8, FO = 0.3입니다. 이 경우 다섯 개 클러스터 솔루션은 이전보다 훨씬 낮은 밀집도를 보이는 반면, 클러스터 품질 지표를 기반으로 할 때 두 개 클러스터 솔루션이 통계적으로 더 타당한 솔루션으로 나타납니다.

그림 뷰어

그림 3. 상태 폭 증가에 따른 상태 중첩이 5개 상태 클러스터링 복구에 미치는 영향 (A–C) 각 SD 사례에 대한 IC 점수 플롯: SD = 0.1 × 평균 (A)은 최소 중첩(APGO = 0.05)을 보여주며, AIC와 BIC는 5개의 클러스터를 식별합니다(⟨D2⟩ = 2 , FO = 0.05); SD = 0.2 × 평균; (B) 는 2개( ⟨D2⟩ = 1.98, FO = 0.028) 및 5개 클러스터( ⟨D2⟩ = 1.94 , FO = 0.04) 에서 경쟁적인 최소값을 나타냅니다 . SD = 0.3 × 평균(C)은 상당한 중첩(APGO = 0.43)을 보이며, 두 개의 클러스터가 최적(⟨D2⟩ = 1.96 , FO = 0.03)으로 선택되었고, 형식적으로 접근 가능한 5개 클러스터 솔루션은 더 낮은 밀집도(⟨D2⟩ = 1.8, FO = 0.03)를 보였다. (D–F) 해당 클러스터링 결과: SD = 0.1 × 평균(D) 은 5개 클러스터 모두를 완벽하게 복구(ARI = 1)하고, SD = 0.2 × 평균(E)은 5개 클러스터에 대해 거의 완벽한 복구(ARI = 0.95)를 보이며, (F)는 중심이 (500 cps, 0.8 ns)와 (1,920 cps, 1.65 ns)인 두 개의 클러스터만 복구(ARI = 0.2)한다.

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