Python kmeans1d-0.3.1-cp38-cp38-manylinux2014_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-cp38-cp38-manylinux2014_x86_64.whl.wheel
文件名称：kmeans1d-0.3.1-cp38-cp38-manylinux2014_x86_64.whl
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所属PyPI项目：kmeans1d

文件大小： 93.6 kB
文件类型： Wheel
适用的Python版本：cp38
下载文件的哈希值：
    SHA256：5015efd3d6381e61b57da033d80ae64b8ea1e06a92efbc8afbcd473ccebc80e6
    MD5：856573a6f434b4e41f974183fd821b20
    BLAKE2-256：4489774ea15cf99731335b46877425cf7ea0b1bf901d77c134f0fa17e1ccd296

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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