データセットに対して平均シフト クラスタリングを実行しています。Estimate_bandwidth 関数は、平均シフト クラスタリングを実行するための適切な帯域幅を推定します。
構文：
sklearn.cluster.estimate_bandwidth(X, quantile=0.3, n_samples=None, random_state=0)
分位数が増えると推定帯域幅が増加し、クラスターの数が少なくなることがわかりました。同様に、分位数が減少すると帯域幅が減少し、したがって no が高くなります。クラスターの。
だから、そうではないようです。クラスターの数は、選択した分位値に依存します。
最適な分位点を選択する方法は?