一维数字数组聚类

Question

所以说我有一个像这样的数组：

[1,1,2,3,10,11,13,67,71]

有没有一种方便的方法可以将数组划分为类似的内容？

[[1,1,2,3],[10,11,13],[67,71]]

我浏览了类似的问题，但大多数人建议使用k均值对点进行聚类，例如scipy，对于像我这样的初学者来说，这非常令人困惑。我还认为k均值更适合于二维或二维聚类，对吗？有什么方法可以将N个数字的数组划分为多个分区/集群，具体取决于数字吗？

有人还建议采用严格范围划分，但并不总是能按预期呈现结果

Answer 1

本质上，两者都是内核密度估计的非常幼稚的近似值。Mean-Shift是用于多元KDE的一种模式寻求方法，DBSCAN使用最原始的KDE（盒形内核）来定义什么是密集的，什么不是密集的。将它们用于一维数据有0个好处。