大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了如何对一维数据集进行聚类？，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
如何按簇划分一维整数数据集？ 示例数据图片：
。我尝试使用 KernelDensity 和 Scipy.cluster.hIErarchy 方法。不确定这些方法是否合适。
您可以使用高斯混合模型之类的方法来做到这一点。这是一个例子 -
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.mixture import GaussianMixture
%matplotlib inline
#Sample data
x = [0,200,2,1,4,6,14,25,43,71,93,123,194,192]
num_components = 3
#Fit a model onto the data
data = np.array(X).reshape(-1,1)
model = GaussianMixture(n_components=num_components).fit(data)
clusters = model.preDict(data)
df = pd.DataFrame(list(zip(x,clusters)),columns=['data','clusters'])
print(df)
data clusters
0 0 0
1 200 1
2 2 0
3 1 0
4 0 0
5 1 0
6 4 0
7 4 0
8 6 0
9 14 2
10 25 2
11 43 2
12 71 2
13 93 2
14 123 2
15 194 1
16 192 1
以上是大佬教程为你收集整理的如何对一维数据集进行聚类？全部内容，希望文章能够帮你解决如何对一维数据集进行聚类？所遇到的程序开发问题。
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