Posible duplicado:
¿Agrupa los datos unidimensionales de manera óptima?

Así que digamos que tengo una matriz como esta:

[1,1,2,3,10,11,13,67,71]

¿Hay una manera conveniente de dividir la matriz en algo como esto?

[[1,1,2,3],[10,11,13],[67,71]]

Miré a través de preguntas similares, pero la mayoría de las personas sugirió usar k-means para agrupar puntos, comoscipy, que es bastante confuso usar para un principiante como yo. También creo que k-means es más adecuado para agrupaciones bidimensionales o más, ¿no? ¿Hay alguna forma de particionar una matriz de N números en muchas particiones / agrupaciones en función de los números?

Algunas personas también sugieren una partición de rango rígido, pero no siempre muestran los resultados como se espera