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我想自动检测数据是否具有非常明显的峰值，具有任何特定的分布。否则数据可能会非常嘈杂，或者可能有几个“假”峰。以下是我期望的一些性能示例，越高越好：

  • 多式联运：测量分数低

  • 平：测量分数低

  • 锯齿状，没有真正的高点：测量分数低

  • 一个明确定义的峰，无论尾部厚度或其他考虑因素如何：测量得分高

密度峰值聚类能否成为一种解决方案，尤其是 HDBSCAN？或者，如果专门用于查找单个值的峰值，是否有另一种计算速度更快的聚类算法？

我还认为这可能更像是一个模式识别问题，可能会使神经网络变得有用。

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