基于网格的聚类算法——STING算法的Python实现

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本文介绍了STING(Statistical Information Grid)算法,一种降低计算复杂度的聚类方法。通过将数据空间划分为网格并进行聚类操作,STING算法提高了聚类效率。文章提供了一个Python实现的Grid类,包括网格初始化、合并、邻居节点获取等关键功能,并展示了如何用该代码对数据集进行聚类。

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基于网格的聚类算法——STING算法的Python实现

STING(Statistical Information Grid)算法是一种基于网格的聚类算法,其主要思想是将数据空间划分为一个个网格单元,然后对网格单元进行聚类操作,最终得到整个数据集的聚类结果。相比于传统的聚类算法,STING算法可以有效地减少计算复杂度,提高聚类效率。

下面我们来实现一下STING算法的Python代码:

import numpy as np

class Grid:
    def __init__(self, data, threshold):
        self
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