sklearn.cluster.OPTICS的可调参数包括:min_samples、max_eps、metric、cluster_method、xi、min_cluster_size、leaf_size等。这些参数的具体含义?
时间: 2023-04-03 13:03:56 浏览: 213
tdc3000_LCN手册
sklearn.cluster.OPTICS是一种聚类算法,它的可调参数包括:
1. min_samples:一个点的邻域中至少需要有多少个点才能被认为是核心点,默认为5。
2. max_eps:一个点的邻域半径的最大值,超过这个值的点将被认为是噪声点,默认为np.inf。
3. metric:距离度量方式,默认为欧几里得距离。
4. cluster_method:聚类方法,可以选择“xi”或“dbscan”,默认为“xi”。
5. xi:用于确定聚类结构的参数,只有当cluster_method为“xi”时才有用,默认为0.05。
6. min_cluster_size:一个簇中至少需要有多少个点才能被认为是一个有效的簇,默认为None。
7. leaf_size:用于构建kd-tree的叶子节点大小,默认为30。
以上就是sklearn.cluster.OPTICS的可调参数及其含义。
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