現(xiàn)在我正在尋找一種sklearn方法，可以執(zhí)行以下操作：arr = [13,15,41,45,90,100]print(KMeans.num_clusters(arr))輸出 3
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UYOU
TA貢獻(xiàn)1878條經(jīng)驗 獲得超4個贊
您可以使用均值漂移聚類。它不需要預(yù)先要求簇的數(shù)量。然而，均值平移的缺點是與 k 均值相比，它的效率不是很高。由于您的示例數(shù)組只是一維，所以它不應(yīng)該成為問題。如果您打算對二維或更多維數(shù)據(jù)使用均值平移，請小心維數(shù)災(zāi)難。
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