OPTICS聚类算法原理
OPTICS聚类算法原理 基础 OPTICS聚类算法是基于密度的聚类算法，全称是Ordering points to identify the clustering structure，目标是将空间中的数据按照密度分布进行聚类，其思想和DBSCAN非常类似，但是和DBSCAN ...
原文：基于密度的optics聚类算法
DBSCAN有一些缺点，如：参数的设定，比如说阈值和半径 这些参数对结果很敏感，还有就是该算法是全局密度的，假若数据集的密度变化很大时，可能识别不出某些簇。如下图： 核心距离：假定P是核心对象，人为给定一个阈值 ，然后计算关于 点满足阈值 的最小的半径 ，即在 内， 最少有给定 个点数。 可达距离：对象q到对象p的可达距离是指p的核心距离和p与q之间欧几里得距离之间的较大值。如果p不是核心对象， ...
2016-08-29 14:11 0 9947 推荐指数：
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