STING là viết tắt của Statistical Information Grid (Lưới Thông tin Thống kê). STING là phương pháp cụm hóa đa độ phân giải dựa trên lưới, trong đó không gian không gian được chia thành các ô hình chữ nhật. Có một vài phương pháp của các ô hình chữ nhật này tương ứng với nhiều phương pháp độ phân giải, và các ô này hình thành một cấu trúc phân cấp mỗi ô ở mức cao được tách để hình thành một vài ô ở mức thấp hơn tiếp theo.
Dữ liệu thống kê về các thuộc tính trong mỗi ô lưới (bao gồm mean, max, min) được tính trước và lưu trữ. Các tham số thống kê của ô cấp cao hơn có thể đơn giản được tính từ tham số của ô cấp thấp hơn.
Các tham số này bao gồm: tham số độc lập thuộc tính (count), và tham số phụ thuộc thuộc tính (mean, stdev - độ lệch chuẩn, min, max); và loại phân phối mà giá trị thuộc tính trong ô tuân theo, bao gồm normal, uniform, exponential, hoặc none (nếu phân phối ẩn danh).
Khi bản ghi được tải vào cơ sở dữ liệu, các tham số count, mean, stdev, min, max của ô cấp thấp nhất được tính trực tiếp từ bản ghi. Giá trị phân phối có thể được gán bởi người dùng nếu loại phân phối biết trước hoặc đạt được bằng kiểm tra giả thuyết bao gồm kiểm tra χ².
Loại phân phối của ô cấp cao hơn có thể được đánh giá dựa trên số lượng lớn loại phân phối của các ô cấp thấp tương đương kết hợp với thủ tục lọc ngưỡng. Nếu phân phối của các ô cấp thấp không đồng ý với nhau và không vượt qua kiểm tra ngưỡng, loại phân phối của ô cấp cao được đặt thành none.
Các phương pháp cụm hóa dựa trên lưới sử dụng cấu trúc dữ liệu lưới đa độ phân giải. Nó lượng tử hóa không gian đối tượng thành nhiều ô hình thành cấu trúc lưới trên đó các phép toán cho cụm hóa được thực hiện. Lợi thế của phương pháp là thời gian xử lý nhanh, thường độc lập với số đối tượng dữ liệu, chỉ phụ thuộc vào số ô trong mỗi chiều trong không gian lượng tử hóa.
Ví dụ phương pháp dựa trên lưới bao gồm STING, khám phá dữ liệu thống kê lưu trong ô lưới, WaveCluster, cụm hóa đối tượng dùng biến đổi wavelet, và CLIQUE, định nghĩa phương pháp dựa trên lưới và mật độ cho cụm hóa trong không gian dữ liệu chiều cao.
Lợi thế của phương pháp này: phương pháp độc lập truy vấn vì thông tin thống kê tồn tại độc lập với truy vấn. Là mô tả thông thường của dữ liệu trong mỗi ô lưới, có thể dùng để hỗ trợ trả lời một lớp lớn truy vấn. Độ phức tạp tính toán là O(K), với K là số ô lưới ở mức thấp nhất. Thường K << N, với N là số đối tượng.