【发布时间】：2011-12-13 18:03:34
【问题描述】：
【问题讨论】：
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谷歌出现了这项技术。报告 Knops、Maintz、Pluim 和 Viergever（2004 年），乌得勒支大学的使用动态规划的最优一维 k 均值聚类，这在网上不可用。不幸的是，这个模块的 C++ 代码非常不可读。为一个有趣的问题 +1。
标签： r cluster-analysis k-means
【发布时间】：2011-12-13 18:03:34
【问题描述】：
基于 Monge 矩阵的理论结果，可以在 O(kn) 时间内（在已排序的输入上）求解单变量 k 均值聚类，但该方法并不流行，很可能是由于数值不稳定性以及编码挑战。
更好的选择是现在在 Ckmeans.1d.dp 版本 3.4.6 中实现的 O(knlgn) 方法。这种实现与启发式 k-means 一样快，但提供了有保证的最优性，比启发式 k-means 好几个数量级，尤其是对于较大的 k's。
Richard Bellman (1973) 的通用动态规划解决方案没有涉及 k-means 问题的具体细节，隐含的运行时间为 O(kn^3)。
【讨论】：