OPTICS算法：密度聚类新解，无监督的簇排序

本文主要探讨了基于密度的聚类算法，特别是OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure) 方法，它在数据挖掘领域中扮演着重要角色。相比于传统的聚类方法，如K-means和DBSCAN，OPTICS通过一种对象排序的方式来揭示数据的聚类结构，无需预先设定簇的数量或依赖于初始值。这使得它在处理高维数据和复杂聚类形态时更具优势。 DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是另一种基于密度的聚类算法，它通过定义核心点、边界点和噪声点来识别密集区域，无需指定簇的数量。然而，DBSCAN对于参数的选择非常敏感，例如邻域半径Eps和邻域大小MinPts，这可能影响聚类结果。 DENCLUE (Density-based Extraction of Nearest Clustered Elements) 是一个扩展的密度聚类算法，它结合了DBSCAN和凝聚层次聚类的优点，同时通过密度连接来形成更连续的聚类结构。 文章首先回顾了聚类的基本概念和与分类的区别，强调了聚类的无监督特性以及与有监督学习的区别。随后，介绍了k-means聚类算法，尽管它简单高效，但在处理非凸形簇、大小悬殊的簇和噪声数据时存在局限性。 层次聚类方法，如凝聚和分裂层次聚类，如AGNES和DIANA，虽然可以捕捉到数据的层次结构，但它们的聚类过程是不可逆的，即一旦合并就无法还原。 在讨论了这些基础聚类算法后，文章重点阐述了OPTICS算法如何通过对象排序来克服参数敏感性和适应各种聚类结构，这对于数据挖掘和无监督学习任务来说是一个重要的进步。这种排序不仅提供了基于密度的聚类信息，还允许用户进行自动和交互式的分析，从而更好地理解和挖掘数据中的模式和结构。