地图1D数据集三维空间

我有一个一维数据设置如下地图1D数据集三维空间

19, 23, 35, 39, 39, 48, 48, 72, 83, 91, 151, 152, 153, 156, 158, 160, 250, 340, 490

我想要得到的最频繁的范围内出这个值设置的。我想到了应用k均值聚类算法并采用大多数元素的聚类。我用k = sqrt(n/2)

输出应该151 - 160

当搜索我看到一些文章表明，应用k均值为一维数据集的聚类是不是一个好主意。所以我想到了地图1d数据集到3d空间。我所做的只是假设每个数据点的y和z坐标为0。

有没有更好的方法将这个数据集映射到三维空间？或者是否有更好的方法来获取1d数据集中最频繁的范围？

来源

2015-11-29 Thusitha Thilina Dayaratne

每次添加维度都会使生活变得更加困难，因此从1维度移动到3维度不太可能让生活更轻松。

我会按顺序对数据进行排序，然后想想如何从右向左移动它。例如，移动指针，使它们之间有N个项目的窗口，并找到窗口左端的值与窗口右端的值之间的差异最小的位置。

如果您确实想使用k-means like clustering，您可以对排序值数组使用动态编程来获得确切答案。从左到右，在每个点上计算，对于i = 1..k，用最低成本的方式将该点的值划分为i个集群。你可以通过考虑每个m的成本，将m..N作为一个单独的聚类，并且看着m-1的答案来计算出将先前划分的最佳成本值分成i-1簇。

来源

2015-11-29 06:09:51 mcdowella

感谢您的解释。但我没有得到那个动人的部分。我看到我可以将Jenks分类器用于1D数据集，而不是增加维度。这与你的意思是一样的吗？ –

我不是Jenk分类器的粉丝（我更喜欢动态编程），但它是人们所期望并习惯的，因此使用它是有意义的。移动部分是因为我不确定你在问什么。它将回答诸如“在最小可能范围内的十个值在哪里？”等问题。 – mcdowella

嗯。在我的例子中，范围是151-60。 Coz是大部分数字组成的最小范围。我无法选择固定的窗口大小：这是问题所在。这就是为什么我想使用聚类。你有什么想法如何解决这类问题？ –

地图1D数据集三维空间

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