1Dデータが1つまたは3つの値の周りにクラスター化されているかどうかを定量的に確認するにはどうすればよいですか？

人間の心拍間の時間に関するデータがあります。異所性（追加）ビートの1つの兆候は、これらの間隔が1つではなく3つの値に集中していることです。どうすればこれを定量的に測定できますか？

私は複数のデータセットを比較したいと考えています。これら2つの100ビンヒストグラムはそれらすべての代表です。

分散を比較することもできますが、アルゴリズムで、各ケースに1つまたは3つのクラスターがあるかどうかを、他のケースと比較することなく検出できるようにしたいと考えています。

これはオフライン処理用であるため、必要に応じて多くの計算能力を利用できます。

私は強く助言に対して、ここでK-手段を用いて。kの異なる値の結果は、あまりよく比較できません。このメソッドは、大まかなヒューリスティックです。本当にクラスタリングを使用したい場合は、EMクラスタリングを使用してください。データには正規分布が含まれているようです。そして、結果を検証してください！

代わりに、明らかなアプローチは、単一のガウス関数をフィッティングして（たとえば、Levenberg-Marquard法を使用して）3つのガウス関数をフィッティングすることです。

次に、2つの分布のどちらがより適しているかをテストします。

3つの正規分布の混合のような混合分布をデータに適合させ、その適合の可能性を単一の正規分布の適合と比較します（尤度比検定またはAIC / BICを使用）。のflexmixパッケージRが役立つかもしれません。

$K=1$$K=3$$K$$K=1,2,3$$K=1$$K=3$

K平均クラスタリングアルゴリズムを使用して、さまざまな手段を特定する

Rシークで関数KNNを探し、適切な関数を見つけます。