最佳地聚类一维数据？

Question

有没有人有一篇论文解释Ckmeans.1d.dp算法的工作原理？

或者：在一维中进行k均值聚类的最佳方法是什么？

Answer 1

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（已经排序的输入）上求解，但该方法最不可能是由于数值不稳定以及编码挑战。 / p>

更好的选择是O（knlgn）方法，现在在Ckmeans.1d.dp版本3.4.6中实现。这种实现与启发式k均值一样快，但提供了保证的最优性，比启发式k均值更好，特别是对于大型k.

Richard Bellman（1973）的通用动态规划解决方案没有触及k-means问题的细节，隐含的运行时间是O（kn ^ 3）。