我想将函数的结果分为 2 个（或 3 个）类别。
我有一个函数效率 = f（重量，速度，#refueling_stops），它接受 3 个输入参数，输出告诉我卡车的“效率”有多高。我的目标是让效率最低的卡车远离道路。但是，我不知道要保留哪辆卡车，要拒绝哪辆卡车。换句话说，我想将函数的所有可能输出值划分为“保留”类别或“拒绝”类别（或“介于”类别）。此外，我无法评价我的决定有多合适，因此我画线的点或多或少是任意的。尽管如此，我正在寻找一种基于科学的方法来解决这个问题。
这种问题有名字吗？
到目前为止，我偶然发现了集群（kmeans 和自然休息/Jenks），这对我来说是全新的。另外我读到我的问题可能类似于将彩色图像转换为黑白（和灰色）。但我不知道这个过程的当前做法是什么。
到目前为止，我已经计算了我的函数的所有可能结果。生成的一维数组的直方图和 PDF 如下所示：
然后我通过 R 将它们分成 2 个（或 3 个）类别：
library(classInt)
x <- read.table("all_possible_outcomes")
classIntervals(b, n=2, style = "kmeans")
classIntervals(b, n=3, style = "kmeans")
现在我很好奇这种解决我的问题的方法是否是当前的方法，或者如果不是，那么最佳实践是什么？我想我正在寻找的是某种确认使用集群是合适的。如果没有，你能想到什么替代方案？