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在Python中根据值的接近程度对值进行聚类（机器学习？）[重复]

2023-12-07

我有一个在一组对象上运行的算法。该算法产生一个分值，该分值指示集合中元素之间的差异。

排序后的输出是这样的：

[1,1,5,6,1,5,10,22,23,23,50,51,51,52,100,112,130,500,512,600,12000,12230]

如果您将这些值放在电子表格上，您会发现它们组成了组

[1,1,5,6,1,5] [10,22,23,23] [50,51,51,52] [100,112,130] [500,512,600] [12000,12230]

有没有办法以编程方式获取这些分组？

也许有一些使用机器学习库的聚类算法？还是我想太多了？

我看过 scikit 但他们的例子对于我的问题来说太先进了......


不要对一维数据使用聚类

聚类算法是为多变量数据设计的。当你有一维数据时，sort它，并寻找最大差距。这是微不足道的并且fast在 1d 中，在 2d 中不可能。如果您想要更高级的东西，请使用核密度估计 (KDE) 并寻找局部最小值来分割数据集。

这个问题有很多重复：

  • 一维数数组聚类
  • 对一维数据进行最佳聚类？
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