不同线性回归后的分离点答案

【问题标题】：Separating points following different linear regressions不同线性回归后的分离点
【发布时间】：2018-07-30 21:39:37
【问题描述】：

给定两个具有相同观察次数的变量，您显然会在散点图中看到它们遵循三个线性回归。您如何将它们分成具有不同线性拟合的三组？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我想我部分解决了这个问题。我们可以使用 r 包 flexmix 来实现这一点，如最低面板所示。该软件包适用于另外两个已知拟合的数据组。分离率高达90%，拟合系数接近已知系数。

【讨论】：

【解决方案2】：

似乎是回归的混合体。有几个包可以做到这一点。其中之一是 FlexMix，虽然不是很令人满意。我把我得到的和期望的放在下面。

【讨论】：

【解决方案3】：

我会计算任何点对之间的线段的斜率，因此使用n 点你会得到n(n+1)/2 斜率值，然后使用聚类算法。

Theil–Sen estimator背后的想法是一样的

我刚想到它，似乎值得一试。

【讨论】：

【解决方案4】：

为此存在专门的聚类算法。

Google 用于“相关聚类”。

如果它们都经过 0，那么应用适当的特征转换以使它们可分离可能会更容易。所以不要忽视预处理。这是最重要的部分。

【讨论】：