网格聚类算法python代码

网格聚类算法（Grid-based clustering algorithm）是一种基于网格划分的聚类方法。下面是一个简单的Python代码示例，用于实现网格聚类算法：

import numpy as np

# 定义网格类
class Grid:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
        self.points = []

# 定义网格聚类算法
def grid_clustering(data, grid_size):
    # 计算数据范围
    min_x, max_x = np.min(data[:, 0]), np.max(data[:, 0])
    min_y, max_y = np.min(data[:, 1]), np.max(data[:, 1])
    
    # 计算网格数量
    num_x = int((max_x - min_x) / grid_size) + 1
    num_y = int((max_y - min_y) / grid_size) + 1
    
    # 初始化网格
    grids = [[Grid(x, y) for y in range(num_y)] for x in range(num_x)]
    
    # 将数据点分配到网格
    for point in data:
        x_idx = int((point[0] - min_x) / grid_size)
        y_idx = int((point[1] - min_y) / grid_size)
        grids[x_idx][y_idx].points.append(point)
    
    # 获取聚类结果（非空网格）
    clusters = []
    for row in grids:
        for grid in row:
            if len(grid.points) > 0:
                cluster = np.array(grid.points)
                clusters.append(cluster)
    
    return clusters

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
data = np.random.rand(100, 2)

# 进行网格聚类
clusters = grid_clustering(data, grid_size=0.1)

# 打印聚类结果
for i, cluster in enumerate(clusters):
    print(f"Cluster {i+1}:")
    print(cluster)
    print()

上述代码中，首先定义了一个`Grid`类，用于表示网格的坐标和其中包含的数据点。然后定义了`grid_clustering`函数，实现了网格聚类算法。在该函数中，首先计算了数据的范围，并根据网格大小计算了网格的数量。然后初始化了网格列表，并将数据点分配到对应的网格中。最后返回非空网格作为聚类结果。

最后，通过生成随机数据，调用`grid_clustering`函数进行网格聚类，并打印聚类结果。根据需要，可以调整数据和网格大小来测试不同的情况。