我正在对数据集执行均值漂移聚类。
Estimate_bandwidth函数估计适当的带宽以执行均值漂移聚类。
句法：
sklearn.cluster.estimate_bandwidth(X, quantile=0.3, n_samples=None, random_state=0)
我发现，估计带宽随分位数的增加而增加，从而导致簇数减少。类似地，分位数的减少会减少带宽，因此不会增加带宽。集群。
因此，似乎没有。簇的数量取决于选择的分位数。
如何选择最佳分位数？
参考方案
分位数用于KNN（在estimate_bandwidth函数内部使用）来确定带宽。
具体来说：
n = KNN中的样本数=批次中的样本数*分位数
然后，将基于同一群集中样本之间的平均成对距离（由KNN返回）来计算带宽。因此，您可以使用它来弄清楚如何设置带宽。该函数返回的带宽平均将覆盖n个样本，这将严重影响平均移位将返回的簇数。
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