Python kmeans1d-0.3.1-cp37-cp37m-macosx_10_14_x86_64.whl模块包

下面是该Python项目安装包的资源下载地址：

kmeans1d-0.3.1-cp37-cp37m-macosx_10_14_x86_64.whl.wheel
文件名称：kmeans1d-0.3.1-cp37-cp37m-macosx_10_14_x86_64.whl
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所属PyPI项目：kmeans1d

文件大小： 15.8 kB
文件类型： Wheel
适用的Python版本：cp37
下载文件的哈希值：
    SHA256：80f476241037e7ff33767848a28ca8c587596828fee4031c58e1d2608ad8e357
    MD5：b424f363dab0daaa645319bacbaa9d16
    BLAKE2-256：b815ec7669817ab574bbcd3c9e31dbad07f929c4972abfed65d8f7f4b24d5340

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PyPI项目包：kmeans1d

kmeans1d

python库实现了k-这意味着基于该算法的一维数据聚类年（小林1991），见第2.2节（Gronlund等人，2017）。

全局最优k-这意味着对多维数据进行聚类是np困难的。劳埃德算法是寻找局部最优解的流行方法。对于一维数据，有多项式时间算法。这里实现的算法是一个o（kn+n logn）动态规划算法，用于查找对于n1d数据点，全局最优的k簇