本文介绍了极值距离算法（ED），一种适用于高维和大规模数据的聚类方法。通过计算数据点间特征的最大差值确定距离，进而进行聚类。文章提供了Python实现ED算法的详细步骤和完整源码，包括载入所需包、定义计算最大差值的函数、实现ED算法函数以及测试代码。最终，所有数据点被归入同一簇。
Python：极值距离算法实现及完整源码
极值距离算法（ED）是一种常用的聚类算法，能够有效地处理高维数据、大规模数据。它通过计算两个数据点之间各个特征的最大差值来确定它们之间的距离，从而进行聚类。
下面我们就来实现这个算法，并附上完整的 Python 源代码。
首先需要载入所需的包：
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
接着定义一个函数来计算两个数据点之间各个特征的最大差值：
def euc_dist(X)
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