세 개의 클러스터로

 

세 개의 클러스터로 나누는 해법( 그림 2E , ⟨D2⟩ = 1.987 , FO = 0.045)은 장수명 데이터를 두 개의 클러스터로 나눕니다. 클러스터 2는 밀집된 배경 영역(500cps, 2.1ns)을 중심으로 하고, 클러스터 3은 나머지 데이터의 평균값(1,650cps, 2.1ns)을 중심으로 합니다. 클러스터 3은 2,600cps에 위치해야 하지만, 이 강도 영역에서 점 밀도가 낮아짐(폭 확대로 인해) 클러스터 중심이 중간 강도 영역의 더 밀집된 쪽으로 이동합니다. 이 해법에서 ARI는 0.8로, 대부분의 점이 올바르게 할당되었음을 보여줍니다. 두 개의 클러스터로 나누는 해법과 비교했을 때 ⟨D2⟩ ( 1.987 ) 및 FO(0.045)의 차이는 고강도 영역의 폭 확대만을 반영합니다. 이러한 지표들은 세 개의 클러스터에 대한 IC 점수가 약간 낮더라도 통계적 기준과 클러스터 해석 가능성을 모두 고려할 때 두 개의 클러스터(실제 정답에 해당)가 최적의 솔루션이라는 결론을 뒷받침합니다.

특히, 여기광의 편광 타원의 다른 타원율은 강도 분포를 배경 수준까지 매우 유사하게 흐릿하게 만듭니다. 이 표현에서 타원율은 여기 확률 밀도에만 영향을 미치며, 이는 그림 2F 에서 입사 복사장의 세 가지 다른 편광 상태와 상호 작용하는 동일 가중치의 무작위 방향 쌍극자에 대한 히스토그램으로 나타납니다. 세 가지 경우(선형, 타원형 및 원형 편광) 모두 여기 확률 PExc = 0에서 피크를 나타내며 , ϵ 을 0이 아닌 값으로 선택하면 PExc = ϵ2 에서 추가적인 피크가 나타 납니다 .

 

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