r - 最佳地对一维数据进行聚类？

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有人有论文解释Ckmeans.1d.dp算法的工作原理吗？

或者:在一维中进行k均值聚类的最佳方法是什么？

最佳答案

基于Monge矩阵的理论结果，单变量k均值聚类可以在O(kn)时间内(在已排序的输入上)求解，但是由于数值不稳定以及编码挑战，该方法不太可能使用。

更好的选择是O(knlgn)方法，该方法现在在Ckmeans.1d.dp版本3.4.6中实现。该实现与启发式k均值一样快，但是提供了保证的最优性，比启发式k均值好几个数量级，尤其是对于大k而言。

Richard Bellman(1973)提出的通用动态编程解决方案没有涉及k-means问题的细节，并且隐含的运行时间为O(kn ^ 3)。

关于r - 最佳地对一维数据进行聚类？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7869609/

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