optics 聚类算法

资 源 简 介

optics 聚类算法

详 情 说 明

OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）是一种基于密度的聚类算法，特别适合发现数据集中不同形状和密度的聚类结构。与传统的DBSCAN算法相比，OPTICS算法的最大优势在于它能够处理不同密度的聚类，并且不需要预先指定邻域半径。

该算法通过两个核心概念工作：核心距离和可达距离。核心距离表示一个点成为核心对象的最小邻域半径，而可达距离则反映了点与点之间的密度可达关系。OPTICS会生成一个可达性图，通过分析这个图的走势，我们可以识别出数据中的聚类结构和异常点。

对于异常检测而言，OPTICS算法能够有效识别那些远离任何密集区域的数据点。这些点在可达性图中表现为突出的峰值，因为它们与最近邻之间的距离会突然增大。这种方法特别适合在不知道异常点具体特征的情况下，仅凭它们在数据集中的分布位置来识别异常。

OPTICS算法的主要优点是不需要预先指定聚类数量，能够发现任意形状的聚类，并且对参数选择相对不敏感。这使得它成为探索性数据分析和异常检测中的有力工具。