可能重复：
一维数数组聚类
我有一个数字数组，例如[1, 20, 300, 45, 5, 60, 10, 270, 3]. 什么是基于接近度将这些数字分组在一起的有效算法？在这种情况下，我希望像[1, 3, 5],[20, 45, 60]和[270, 300]。
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您所问的最难的部分是如何实际定义接近度。您希望输出来自[5,10,15,20]什么？会是与 for 相同的分组[500,1000,1500,2000]吗？
怎么样[1,2,3,5,7,8,9]？应该是一组还是三组？（或两个？）。
怎么样[1,2,3,5,7,8,9,1075,4000]？1075 和 4000 会组合在一起吗？较小数字的分组是否会因样本中的较大数字而改变？
这个问题是整个机器学习领域都在问的问题：聚类分析 也许这个相关的问题会有所帮助？
我认为您想要的是K-means 聚类（在相关问题中有助于链接到），但您需要知道要将数据分成多少组才能使用它。
于 2012-12-29T00:02:03.863 回答
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这可能是大材小用，但您可能想研究层次聚类算法。这些算法将值组合成一个层次结构，您可以从中轻松提取最佳的 k 个集群。凝聚聚类可能是这些方法中最容易实现的，并且根据经验，它往往会产生非常好的聚类。
希望这可以帮助！
于 2012-12-28T23:51:50.757 回答