optics聚类算法优缺点

Optics（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）是一种基于密度的聚类算法，它可以自动发现任意形状的聚类，并且对噪声数据具有很强的鲁棒性。下面是Optics聚类算法的优缺点：

--优点--:
1. 可以处理任意形状的聚类：Optics算法不需要指定聚类的形状，因此可以处理任意形状的聚类。
2. 对噪声数据具有很强的鲁棒性：Optics算法通过将噪声数据作为单独的簇进行处理，从而对噪声数据具有很强的鲁棒性。
3. 不需要预先指定聚类数量：Optics算法不需要预先指定聚类数量，它可以自动发现数据集中的聚类数量。

--缺点--：
1. 计算复杂度较高：Optics算法需要计算每个点与其它所有点之间的距离，因此计算复杂度较高。
2. 对参数设置比较敏感：Optics算法对参数设置比较敏感，不同参数设置可能会导致不同的聚类结果。
3. 可能存在密度不一致的情况：当数据集中存在密度不一致的情况时，Optics算法可能会出现聚类效果不佳的情况。