基于密度的DBSCAN聚类及其优化的OPTICS聚类（一）

已于 2022-07-19 15:57:37 修改
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分类专栏： 聚类分析 文章标签： 聚类 算法 机器学习
于 2022-05-12 10:47:11 首次发布
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DBSCAN聚类算法：可以生成形状多样的类，并且可以检测出异常值和噪声点。但是对于输入参数敏感，如何提高DBSCAN聚类结果的准确性和可信度，是一个值得研究的趋势和方向。

OPTICS聚类算法：该算法定义了可达距离，其思想和DBSCAN算法一致，通过最小可达距离来刻画出一个样本点连接到一个类别的最小路线。但是OPTICS算法不是直接生成聚成几个类的结果，而是通过生成增广的类排序来生成一个可达距离图。通过该图可以得到一个广泛的距离阈值，可以克服DBSCAN聚类算法所运用的全局参数带来的缺陷。

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