聚类算法——OPTICS算法

Question

如题所述

Answer 1

OPTICS算法，即Ordering Points to identify the clustering structure，是对DBSCAN算法的一种改进。其核心是放宽了对半径eps的敏感性，不再像DBSCAN那样将eps设为固定值，而是允许eps取值范围。这样的改进使得在处理不同密度的数据集时，OPTICS能够更灵活地确定簇结构，从而避免了DBSCAN算法中eps设置不当导致的簇划分错误。

在DBSCAN算法中，较小的eps值会导致建立更多的簇，而较大的eps值可能会吞并较小的簇形成更大的簇。而OPTICS算法通过将eps视为一个区间，可以更好地适应数据集的密度变化，从而提供更准确的聚类结果。

在OPTICS算法的具体实现中，它通过维护两个队列（有序队列和结果队列）来处理数据点。有序队列用于存储核心点及其密度可达点，并按照可达距离的升序排序。结果队列则用于记录样本点的输出顺序。算法从未处理的核心点开始，逐步计算其可达点，并调整队列的排序，最终输出一个基于密度的样本点排序。

在使用OPTICS算法时，可以调用类`sklearn.cluster.OPTICS`，并指定参数如`min_samples`、`max_eps`、`metric`等。通过分析输出的排序结果，可以确定基于任何给定的eps和min_samples的DBSCAN算法的聚类结果。

代码示例展示了如何使用`sklearn`库中的`OPTICS`类对iris数据集进行聚类。首先，对数据进行标准化和归一化处理，然后创建`OPTICS`对象并拟合数据。通过`cluster_optics_dbscan`函数，可以基于输出的排序结果确定聚类结果。最后，生成了图表展示数据集的原始分布、基于OPTICS的聚类结果以及DBSCAN聚类结果，直观地展示了OPTICS算法的优势。