java - 将 float 组划分为相似的段(聚类)

coder 2023-11-13 原文

我有一个像这样的 float 组:

[1.91, 2.87, 3.61, 10.91, 11.91, 12.82, 100.73, 100.71, 101.89, 200]

现在，我想像这样划分数组:

[[1.91, 2.87, 3.61] , [10.91, 11.91, 12.82] , [100.73, 100.71, 101.89] , [200]]

//[200] 将被视为异常值，因为集群支持较少

我必须为多个数组找到这种段，但我不知道分区大小应该是多少。我尝试使用 hierarchical clustering (Agglomerative) 来做到这一点它给了我满意的结果。然而，问题是，我被建议不要对一维问题使用聚类算法，因为它们没有理论上的理由(因为它们适用于多维数据)。

我花了很多时间来寻找解决方案。但是，建议似乎完全不同，例如:this和 this对比。 this和 this和 this .

我发现了另一个建议而不是聚类，即 natural breaks optimization .但是，这也需要像K-means一样声明分区号(对吧？)。

这很令人困惑(特别是因为我必须在多个数组上执行那种分割并且不可能知道最佳分区数)。

是否有任何方法可以找到分区(因此我们可以减少分区内的方差并最大化分区之间的方差)并提供一些理论依据？

任何具有理论依据的文章/论文(如果可用的 C/C++/Java 实现)对我都非常有帮助。

最佳答案

我想我会对数据进行排序(如果还没有)，然后取相邻的差异。将差异除以差异之间的较小数字以获得百分比变化。设置一个阈值，当变化超过该阈值时，启动一个新的“集群”。

编辑:C++ 快速演示代码:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <iterator>
#include <numeric>
#include <functional>

int main() {
    std::vector<double> data{ 
        1.91, 2.87, 3.61, 10.91, 11.91, 12.82, 100.73, 100.71, 101.89, 200 
    };

    // sort the input data
    std::sort(data.begin(), data.end());

    // find the difference between each number and its predecessor
    std::vector<double> diffs;
    std::adjacent_difference(data.begin(), data.end(), std::back_inserter(diffs));

    // convert differences to percentage changes
    std::transform(diffs.begin(), diffs.end(), data.begin(), diffs.begin(),
        std::divides<double>());

    // print out the results
    for (int i = 0; i < data.size(); i++) {

        // if a difference exceeds 40%, start a new group:
        if (diffs[i] > 0.4)
            std::cout << "\n";

        // print out an item:
        std::cout << data[i] << "\t";
    }

    return 0;
}

结果:

1.91    2.87    3.61
10.91   11.91   12.82
100.71  100.73  101.89
200

关于java - 将 float 组划分为相似的段(聚类)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17479944/

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