vver 要处理一组数据（样本量1000左右），模型猜想其中包括均值显著差异的两类（但实验无法区分，故只得到一组数据），从数据分布看也明显不是单高斯，用t检验或Wilcoxon 符号秩检验得到的置信区间也集中在组均值附近没有参考价值。 请问该用什么方法来检验猜想？如何进一步确定两类的界限？ 可能有表述不清，欢迎大家指正指点，多谢！
nan.xiao 无监督方法，比如一般的聚类方法。或者大多数可以被看作 无监督方法的半监督、有监督方法。 我的一般做法是 t-sne 降到二维或者三维，再做一下 cascade kmeans 标颜色，就可以看出大概分几类了。 「确定两类的界限」，让我联想起了一个方法应该比较 符合你的需求，那就是 one-class SVM。
nan.xiao 「从数据分布看也明显不是单高斯」，原来是一元问题。 直接做个 hard threshold 就行了，移动一下这个 threshold 然后对得到的两组做检验，看什么时候比较好，就能确定一个 大概的界限了。 因为信息不够，所以处理起来比较随意。
