相关疑难解决方法(0)

我需要将一个简单的单变量数据集聚集到预设数量的集群中.从技术上讲,它更接近于分类或排序数据,因为它只有1D,但我的老板称它为聚类,所以我将坚持使用该名称.我所使用的系统使用的当前方法是K-means,但这看起来有点过分.

有没有更好的方法来执行此任务？

其他一些帖子的答案提到了KDE(核密度估计),但这是一种密度估算方法,它会如何工作？

我看到KDE如何返回密度,但是如何告诉它将数据拆分成箱？

我如何拥有与数据无关的固定数量的箱(这是我的要求之一)？

更具体地说,如何使用scikit学习来解决这个问题？

我的输入文件如下:

 str ID     sls
 1           10
 2           11 
 3            9
 4           23
 5           21
 6           11  
 7           45
 8           20
 9           11
 10          12

我想将sls编号分组成簇或箱,这样:

Cluster 1: [10 11 9 11 11 12] 
Cluster 2: [23 21 20] 
Cluster 3: [45] 

我的输出文件将如下所示:

 str ID     sls    Cluster ID  Cluster centroid
    1        10       1               10.66
    2        11       1               10.66
    3         9       1               10.66 
    4        23       2               21.33   
    5        21       2               21.33
    6        11       1               10.66
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