ユークリッド距離メトリックを持つR^3のポイントのコレクションがあります。各ポイントがノードで表され、距離d <rのポイント間でのみエッジが設定されたグラフを作成したいと思います。ここで、rはカットオフ値です。
スタックオーバーフローを検索すると、興味深い解決策が得られました。データポイントのドロネー三角形分割を計算してから、しきい値距離よりも長いエッジを削除することです。
（出典：ユークリッド距離に基づく3D接続ポイントのラベル付け）
より効率的にこれを行う他の方法はありますか？
また、カットオフ距離より長いエッジを削除する効率的な方法は何ですか？
そうでない場合、Pythonでのドロネー三角形分割の実装を知っている人はいますか？
編集：最後の質問を気にしないでください、matplotlibは三角測量、3dのscipyを行うことができます。
ありがとう。
PS-やや関連性：ドロネー三角形分割はボロノイ図の双対グラフであり、k-meansクラスタリングは空間をボロノイセルに分割するため、ここで説明する方法はk-meansクラスタリングと同じ（または密接に関連）ですか？私は機械学習アルゴリズムの初心者なので、これに関する専門家のフィードバックが欲しいです。