点云聚类的关键任务，OPTICS算法通过计算点间距离和局部密度识别聚类结构，无需预设聚类数量，灵活适应不同形状和大小的聚类。算法实现涉及核心距离和可达距离的计算，通过递归将点分配到聚类中。
点云聚类是计算机视觉和模式识别领域的关键任务之一。它的目标是将三维点云数据划分为具有相似特征的组或簇。在本文中，我们将介绍一种常用的点云聚类算法：OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）。
首先，让我们来看一下OPTICS算法的原理。OPTICS是一种基于密度的聚类算法，它通过计算数据点之间的距离和局部密度来识别聚类结构。与传统的基于距离阈值的聚类算法相比，OPTICS算法不需要事先指定聚类的数量，因此更加灵活。
接下来，我们将给出OPTICS算法的伪代码实现：
import numpy as np
from sklearn.metrics import pairwise_distances
def optics(X
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