Python 在一维数据上使用什么样的聚类算法？

我有一个数组中的数字列表。每个元素的索引是X，值是Y。如何对这些数据进行分区/聚类？ 如果我有一个数组，我只需要一组值来标记每个分区的结束。由于我正在研究Python，请务必提及是否有库可以这样做

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谢谢。

K-Means是一种非常简单的聚类算法，我想说的是，在进行更复杂的事情之前，首先要进行测试。 K-均值算法

强烈建议进行适当的K-均值初始化，因为这会导致

如果你对K-Means不满意，那么你可以使用EM算法和高斯混合，不太难编码，你可以使用K-Means来初始化它

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这些已经在Python中实现了100次，请查看任何机器学习工具箱。

K-Means是一个非常简单的聚类算法，我想说的是，在进行更复杂的事情之前，首先进行测试。 K-均值算法

强烈建议进行适当的K-均值初始化，因为这会导致

如果你对K-Means不满意，那么你可以使用EM算法和高斯混合，不太难编码，你可以使用K-Means来初始化它

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这些已经在Python中实现了100次，请查看任何机器学习工具箱。

SciPy的集群包中有一个非常友好的kmeans实现。事实上，我今天只是在使用它，而我现在正好在另一个选项卡中有文档：不要在一维数据上使用k-means。使用optmized 1-d技术。SciPy在其集群包中有一个非常友好的kmeans实现。事实上，我今天只是在使用它，而我现在正好在另一个选项卡中有文档：不要在一维数据上使用k-means。使用优化的一维技术。数据是什么？你的申请是什么？您确定要群集而不是分段吗？i、 e.是否希望群集中的所有点都是连续的X个样本？这是你通常对时间序列所做的。数据有可能重复吗？你的申请是什么？您确定要群集而不是分段吗？i、 e.是否希望群集中的所有点都是连续的X个样本？这是您通常对时间序列执行的操作。可能重复