有7个点A（1，2），B（2，5），C（8,7）,D(3,6), E(8,8),F(7,3),G(4,5)请用OPTICS进行聚类，（说明：距离用欧氏距离，半径ε = 1）

首先，我们需要计算每个点与其他点之间的欧氏距离，并将其保存为一个距离矩阵。然后，我们可以使用OPTICS算法对这些数据进行聚类。下面是MATLAB中的示例代码：

% 准备数据
data = [1,2; 2,5; 8,7; 3,6; 8,8; 7,3; 4,5];

% 计算距离矩阵
D = pdist2(data, data, 'euclidean');

% 设置参数
epsilon = 1; % 半径
minPts = 2; % 最小点数

% 运行OPTICS算法
[RD, CD, order] = optics(D, epsilon, minPts);

% 绘制聚类图
figure;
plotReachability(order, RD, epsilon);
title('Reachability Plot');

% 提取簇
idx = clusterPoints(order, RD, epsilon);
num_clusters = max(idx);

% 绘制聚类结果
figure;
hold on;
colors = lines(num_clusters);
for i = 1:num_clusters
    scatter(data(idx == i,1), data(idx == i,2), 50, colors(i,:), 'filled');
end
scatter(data(CD == -1,1), data(CD == -1,2), 50, 'k', 'filled');
title(sprintf('%d Clusters', num_clusters));

在这个例子中，我们首先将数据存储在一个矩阵中。然后，我们使用“pdist2”函数计算每个点与其他点之间的欧氏距离，并将其保存为一个距离矩阵。接下来，我们设置了OPTICS算法的参数，包括半径和最小点数。然后，我们运行OPTICS算法，并获得了密度可达距离（RD）和聚类中心距离（CD）。我们使用“plotReachability”函数绘制了可达距离图，并使用“clusterPoints”函数提取了簇。最后，我们使用不同的颜色绘制了每个簇的点，并使用黑色绘制了噪声点。