Python kmeans1d-0.3.1-cp37-cp37m-win_amd64.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-win_amd64.whl.wheel
文件名称：kmeans1d-0.3.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
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所属PyPI项目：kmeans1d

文件大小： 17.9 kB
文件类型： Wheel
适用的Python版本：cp37
下载文件的哈希值：
    SHA256：4953c04dfe811bc04d0898653d42dae404e42b1ad6dd70a63647bde96796a88e
    MD5：31b0653f1b96ccd8f39b03ef52f54a77
    BLAKE2-256：d08d06edaec9ee4ce5199d69ea17991a772d376f688deadb460efe0d12aabb56

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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