基于网格的聚类算法STING

Posted 2021-08-30 Data+Science+Insight

基于网格的聚类算法STING

STING方法简介

① 全称 : STING , Statistical Information Grid , 统计信息网格 , 是一种 多分辨率聚类技术 ;

② 划分方格 : 将数据空间 划分成矩形区域 ;

③ 划分分辨率 : 不同层次的 矩形方格 划分成的 数据单元 , 其分辨率不同 ;

④ 层次结构 : 这些 不同分辨率 的 数据单元 , 构成层次结构 , 如下示例 , 绿色的矩形 ( 数据单元 ) 中 , 包含紫色的 矩形 ( 数据单元 ) ;

 

基于网格的聚类方法将空间量化为有限数目的单元，可以形成一个网格结构，所有聚类都在网格上进行。

基本思想就是将每个属性的可能值分割成许多相邻的区间，并创建网格单元的集合。每个对象落入一个网格单元，网格单元对应的属性空间包含该对象的值。

基于网格的聚类方法的主要优点是处理速度快，其处理时间独立于数据对象数，而仅依赖于量化空间中的每一维的单元数。这类算法的缺点是只能发现边界是水平或垂直的簇，而不能检测到斜边界。另外，在处理高维数据时，网格单元的数目会随着属性维数的增长而成指数级增长。

STING是一种基于网格的多分辨率的聚类技术，它将输入对象的空间区域划分成矩形单元，空间可以用分层和递归方法进行划分。这种多层矩形单元对应不同的分辨率，并且形成了一个层次结构：每个高