求一个自动分组算法
这是一个机器学习中的聚类问题，可以用K-means算法解决
■网友
聚类问题，根据题目，可以采用以下方法：基于划分的聚类：K-means算法，PAM算法等，聚类结束后统计每类中的点的个数，与设定的密集度做一下比较即可。此类方法不适合发现非凸面的簇和大小差别比较大的簇；基于密度的聚类：可以使用DBSCAN算法，OPTICS算法等，即给定邻域半径与最小包含对象数目，求核心对象，根据密度可达聚合核心对象，得到最终的聚类结果。此类方法可以发现任意形状的簇，但计算密度单元的复杂度较大。
■网友
用点的密度吧，这个方法我个人觉得最简单
■网友
或者Gaussian mixture model
■网友
最近在研究题主同样的问题。经过比较，OPTICS 是针对这个问题最合适的算法。
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