OPTICS（英语：Ordering points to identify the clustering structure）是由Mihael Ankerst，Markus M. Breunig，Hans-Peter Kriegel和Jörg Sander提出的基于密度的聚类分析算法。OPTICS并不依赖全局变量来确定聚类，而是将空间上最接近的点相邻排列，以得到数据集合中的对象的线性排序。排序后生成的序列存储了与相邻点之间的距离，并最终生成了一个 dendrogram 。OPTICS算法的思路与DBSCAN类似，但是解决了DBSCAN的一个主要弱点，即如何在密度变化的数据中取得有效的聚类。同时 OPTICS也避免了多数聚类算法中对输入参数敏感的问题。
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OPTICS
✍ dations ◷ 2025-09-09 17:01:20 #数据挖掘,聚类分析,机器学习
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