我正在尝试智能地对已排序的集合进行分类。我有条数据的集合。但我知道这些数据适合个大小不等的箱子。我不知道如何智能地选择端点以正确拟合数据。例如：$n$$m$

假设我的收藏中有 12 件物品，并且我知道这些数据可以放入 3 个箱子中：

Index:  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Value:  1 1 1 3 3 3 3 3 3 5  5  6

如何智能地为的 bin 选择断点？$i = \{1-3\}, \{4-9\}, \{10-12\}$

我当前的实现将数据分成大小均匀的箱，然后取端点的平均值来找到箱末端的索引。所以它是这样工作的：

Index:  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Value:  1 1 1 3 3 3 3 3 3 5  5  6

first break evenly: i = 1-4, 5-8, 9-12
mean endpoints:  between 4 and 5: (3+3)/2 = 3
                 between 8 and 9: (3+3)/2 = 3

所以现在低于 3 的任何东西都适合 bin 1，高于 3 但低于 3 的任何东西都适合 bin 2，高于 3 的任何东西都适合 bin 3。你可以看到我的问题是什么。如果数据具有不相等的箱，我的方法将失败。

一个朋友提到了k-最近邻算法，但我不确定。