optics聚类算法详细步骤

Optics聚类算法是一种基于密度的聚类算法，主要用于发现具有不同密度的数据点集。Optics的全称是Ordering Points To Identify the Clustering Structure，它可以识别任意形状的聚类结构，并且可以处理噪声数据。其详细步骤如下：

1. 确定半径参数：给定一个半径参数，例如ε，该参数用于确定一个点的邻域范围。
2. 确定距离参数：给定一个距离参数，例如MinPts，该参数用于确定一个核心对象的邻域内至少包含的数据点数目。
3. 寻找核心对象：遍历所有数据点，并计算每个点的ε-邻域内数据点的数量。如果该数量大于等于MinPts，则该点为核心对象。
4. 构建可达距离图：遍历所有核心对象，计算它们之间的可达距离，并以此构建可达距离图。
5. 寻找聚类结构：根据可达距离图，寻找密度相连的点并将它们分配到同一簇中。这个过程可以通过迭代完成，直到所有点都被归入某个簇中为止。