如何在R中的两个连续变量之间找到有意义的边界

为了找到iris数据集的两列之间的关系，我正在执行kruskal.test，p.value显示这两列之间有意义的关系

data(iris)
kruskal.test(iris$Petal.Length, iris$Sepal.Width)

结果如下：

    Kruskal-Wallis rank sum test

data:  iris$Petal.Length and iris$Sepal.Width
Kruskal-Wallis chi-squared = 41.827, df = 22, p-value = 0.00656

散点图也显示了某种关系。

plot（iris$Petal.Length，iris$Petal.Width）

为了找到这两个变量的有意义的边界，我运行了

pairwise.wilcox.test

test，但是为了让这个测试起作用，其中一个变量需要是分类的。如果我将两个连续变量都传递给它，那么结果就不符合预期

pairwise.wilcox.test(x = iris$Petal.Length, g = iris$Petal.Width, p.adjust.method = "BH")

作为一个输出，我需要一个明确的切点，这两个变量在哪里有某种关系，这种关系在哪里结束（如上图中的红线所示）

我不确定是否有任何统计测试或其他编程技术可以找到这些边界

e、 g.我可以手动这样做来标记边界-

setDT(iris)[, relationship := ifelse(Petal.Length > 3 & Sepal.Width < 3.5, 1, 0)]

setDT（iris）[，关系：=ifelse（花瓣长度>3&萼片宽度<3.5,1,0）]

但是，在R中有没有一种编程技术或库可以找到这样的边界

需要注意的是，我的实际数据是有偏差的

谢谢，

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索拉布

世上没有比最好的分裂更好的东西。在您指定的某些条件/标准下，它可能是最好的

我想你期待第二个情节，虽然我也在你有一行的地方加了第一个。采用线性判别分析。 然而，这是监督学习，因为我们有物种专栏。所以你可能对无监督的方法感兴趣，比如K-最近邻和它们的边界-然后检查这个

数据（iris）
图书馆（弥撒）
绘图（iris$Petal.Length，iris$Petal.Width，col=iris$Species）
#构建模型
mdl这似乎不是一个适用于堆栈溢出的特定编程问题。如果你寻求统计方法的建议，那么你应该在上问这样的问题。你更有可能在那里得到更好的答案。堆栈上的LDAAD示例添加此示例以供无监督使用，感谢您的回答。我的问题不是关于数据的视觉/图形分割，而是关于最好分割数据的最佳分割点。LDA模型确实提出了这些分割点，但对于倾斜数据来说，它并不完美。KNN可能是一个更好的解决方案或具有特定核的SVM。没有什么比这更好的了。在您指定的某些条件/标准下，它可能是最好的。