optics算法python实现

OPTICS算法是基于DBSCAN聚类算法的改进算法，可以用于聚类分析。在Python中，可以使用以下代码实现OPTICS算法：

ordered = []  # 用于保存有序的样本
c_dists = []  # 与ordered相对应的核距离
r_dists = []  # 与ordered相对应的可达距离
orderedSeeds = [] 
orderedSeeds_rdist = []

def optics(X, min_samples, eps):
    # 实现OPTICS算法的代码逻辑
    
    # 将object加入Ordered_Objects中
    ordered_objects.append(object)
    r_dists.append(r_dist)
    c_dists.append(c_dist)

# 调用optics函数传入数据集X，最小样本数min_samples和邻域半径eps
optics(X, 2, 5)

上述代码中，`ordered`保存有序的样本，`c_dists`保存与`ordered`相对应的核距离，`r_dists`保存与`ordered`相对应的可达距离。`orderedSeeds`和`orderedSeeds_rdist`用于其他操作，但在这里并未提及具体用途。你可以根据你的具体需求对这些变量进行进一步操作和分析。在绘制可达距离图时，你可以使用`plt.plot(r_dists)`函数来绘制可达距离的变化曲线。这样就可以实现OPTICS算法的Python实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [聚类分析OPTICS算法python实现](https://download.csdn.net/download/u013161561/10805661)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [OPTICS聚类以及python实现](https://blog.csdn.net/m0_45411005/article/details/123251733)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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