MATLAB实现OPTICS无监督聚类算法详解

资源摘要信息:"OPTICS_Clustering:OPTICS 无监督聚类算法的 MATLAB 实现" OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）是一种用于无监督聚类的算法，该算法能够发现任意形状的聚类并具有较高的效率。与传统的K-means聚类算法相比，OPTICS能够更好地处理高维数据，并且不需要预先设定聚类的数目。该算法由Ankerst、Mihael等人提出，并由剑桥大学的Alex Kendall于2015年以MATLAB语言实现。OPTICS算法的详细描述可以在ACM Sigmod记录的1999年的卷28，第2号中找到。OPTICS算法的MATLAB实现遵循GPLv3许可，具体许可文件包含在软件包中。 OPTICS算法通过定义核心距离（Core Distance）和可达距离（Reachability Distance）来识别数据集中的聚类结构。核心距离是指在给定半径epsilon内，至少需要minpts个数据点才能构成一个聚类的核心。可达距离则是指数据点到其最近的核心对象的距离，这个距离反映了该点与核心对象之间的紧密程度。 在OPTICS算法中，输入参数包括： 1. 点（输入数据点）：表示为矩阵形式，其中每行代表一个数据点，每列代表一个维度。 2. minpts（最小点数）：指定了形成聚类所需的核心点的最小数量。 3. epsilon（百分比阈值）：一个用于定义邻域大小的参数，通常是一个介于0到1之间的数值，表示数据点之间距离的一个比例值。 输出结果包括： 1. SetOfClusters：一个结构体数组，包含每个聚类的起始和结束索引，从而标识出数据点所属的聚类。 2. RD（Reachability Distances）：一个数组，记录每个点的可达距离，通过这个数组可以构造可达图。 3. CD（Core Distances）：一个数组，记录每个点的核心距离。 4. order：一个数组，表示在可达图中点的访问顺序。 OPTICS算法的关键在于其处理数据的方式。不像K-means聚类算法那样把数据点硬性分配到最近的聚类中心，OPTICS算法评估每个点和它的邻居之间的距离，并标识出潜在的聚类结构。这使得OPTICS能够识别出包括紧密聚集和分散的聚类在内的复杂结构。 OPTICS算法对于高维数据特别有用，因为它不会受到所谓的“维度的诅咒”的影响。此外，OPTICS还可以通过参数调整来探测不同密度的聚类，这意味着它能够识别出不规则形状的聚类，这些特性使得OPTICS成为聚类分析中的一个强大工具。 该MATLAB实现还依赖于其他资源，具体依赖关系文档中并没有详细说明，但通常情况下，这类依赖可能包括其他用于数据处理、可视化的MATLAB包和函数。 需要注意的是，在实际应用OPTICS算法时，用户可能还需要根据具体的数据和需求来调整epsilon和minpts参数。小的epsilon值和大的minpts值倾向于识别小而密集的聚类，而大的epsilon值和小的minpts值则倾向于识别大而稀疏的聚类。 以上就是关于OPTICS无监督聚类算法及其在MATLAB中的实现的详细知识点。