Sklearn实现OPTICS聚类

OPTICS算法与DBSCAN算法有许多相似之处，可以认为是DBSCAN算法将eps要求从一个值放宽到一个值范围的推广。OPTICS与DBSCAN的关键区别在于OPTICS算法建立了一个可达性图，它为每个样本分配了一个reachability_(可达性距离)和一个簇ordering_属性内的点(spot);这两个属性是在模型拟合时分配的，用于确定簇的成员关系。如果运行OPTICS时max_eps设置为默认值inf，则可以使用cluster_optics_dbscan方法对任意给定的eps值在线性时间内重复执行DBSCAN样式的簇提取。将max_eps设置为一个较低的值将导致较短的运行时间，并可以视为从每个点到找到其他潜在可达点的最大邻域半径。