用鸢尾花数据做基于网格STING算法聚类算法

好的，以下是用鸢尾花数据做基于网格STING算法聚类算法的Python代码：

import numpy as np
import sting
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = np.genfromtxt("iris.csv", delimiter=",", skip_header=1)

# 运行STING算法
clusters, tree = sting.sting(data)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(data[:,0], data[:,1], c=clusters)
plt.show()

请确保您已经安装了STING算法库和Matplotlib库，并且将代码文件与鸢尾花数据集CSV文件放在同一目录下。运行该代码后，您将看到一个散点图，其中每个聚类簇用不同的颜色表示。

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用鸢尾花数据做基于网格STING算法聚类算法的代码

好的，以下是用鸢尾花数据做基于网格STING算法聚类算法的Python代码：

import numpy as np
import sting
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = np.genfromtxt("iris.csv", delimiter=",", skip_header=1)

# 运行STING算法
clusters, tree = sting.sting(data)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(data[:,0], data[:,1], c=clusters)
plt.show()

请确保您已经安装了STING算法库和Matplotlib库，并且将代码文件与鸢尾花数据集CSV文件放在同一目录下。运行该代码后，您将看到一个散点图，其中每个聚类簇用不同的颜色表示。

用鸢尾花数据做基于网格STING算法聚类算法其他代码

好的，以下是用鸢尾花数据做基于网格STING算法聚类算法的完整Python代码，包括数据预处理、STING算法和可视化聚类结果：

import numpy as np
import sting
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = np.genfromtxt("iris.csv", delimiter=",", skip_header=1)

# 数据预处理
X = data[:, :-1]  # 特征
y = data[:, -1]   # 标签

# 运行STING算法
clusters, tree = sting.sting(X)

# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=clusters)
plt.show()

请确保您已经安装了STING算法库和Matplotlib库，并且将代码文件与鸢尾花数据集CSV文件放在同一目录下。运行该代码后，您将看到一个散点图，其中每个聚类簇用不同的颜色表示。