OPTICS聚類算法原理
OPTICS聚類算法原理 基礎 OPTICS聚類算法是基於密度的聚類算法，全稱是Ordering points to identify the clustering structure，目標是將空間中的數據按照密度分布進行聚類，其思想和DBSCAN非常類似，但是和DBSCAN ...
原文：基於密度的optics聚類算法
DBSCAN有一些缺點，如：參數的設定，比如說閾值和半徑 這些參數對結果很敏感，還有就是該算法是全局密度的，假若數據集的密度變化很大時，可能識別不出某些簇。如下圖： 核心距離：假定P是核心對象，人為給定一個閾值 ，然后計算關於 點滿足閾值 的最小的半徑 ，即在 內， 最少有給定 個點數。 可達距離：對象q到對象p的可達距離是指p的核心距離和p與q之間歐幾里得距離之間的較大值。如果p不是核心對象， ...
2016-08-29 14:11 0 9947 推薦指數：
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