58、BLOCK-OPTICS：加速密度聚类的新方法

BLOCK-OPTICS：加速密度聚类的新方法

1 实验结果

在本篇文章中，我们将详细介绍BLOCK-OPTICS方法的实验结果，该方法旨在加速密度聚类，尤其是针对具有高密度簇的数据集。实验结果展示了BLOCK-OPTICS在不同数据集上的表现，并验证了其相对于传统OPTICS算法的优势。

1.1 数据集选择

为了全面评估BLOCK-OPTICS的性能，我们在多种数据集上进行了实验，包括合成数据集和真实世界数据集。具体选择的数据集如下：

数据集名称	类型	描述
MOCAP	真实世界	手势动作捕捉数据集，包含大量手势动作的三维坐标数据
APS	真实世界	斯堪尼亚卡车故障数据集，记录了卡车传感器数据

1.2 实验设置

在实验过程中，我们遵循以下步骤来确保结果的可靠性和可重复性：

1. 数据预处理 ：对每个数据集进行标准化处理，确保数据分布一致。
2. 参数设置 ：根据数据集特性调整BLOCK-OPTICS的参数，如ε（邻域半径）和MinPts（最小点数）。