2024年3月18日发(作者：湛迎蓉)

matlab optics聚类算法

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

和大小的簇，并且不需要预先指定簇的数量。以下是使用MATLAB实

现OPTICS算法的步骤：

1.

初始化核心距离参数ϵ和最小样本数参数MinPts。

2.

对于每个数据点，计算其与其邻域内其他点之间的距离，并将

这些距离按从小到大排序。

3.

对于每个数据点，计算其核心距离：即第MinPts个邻域内最

远的点与该点之间的距离。

4.

选择一个未被访问过的数据点，并以该点为起始点构建一条路

径。路径上包含所有可达到且未被访问过的数据点，并以这些数据点

中核心距离最小的那个为下一个扩展节点。

5.

重复步骤4，直到所有数据点都被访问过。

6.

输出聚类结果：按照路径顺序将数据点分为不同的簇。

下面是使用MATLAB实现OPTICS算法的示例代码：

matlab复制代码

function [RD,CD,order]=optics(x,epsilon,MinPts)

n=size(x,1);

RD=zeros(n,1);

CD=zeros(n,1);

for i=1:n

D=sum((x(i,:)-x).^2,2);

[sortedD, sortedIndex]=sort(D,

CD(i)=sortedD(MinPts+1);

RD(i)=sortedD(1);

end

'ascend');

2024年3月18日发(作者：湛迎蓉)

matlab optics聚类算法

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

和大小的簇，并且不需要预先指定簇的数量。以下是使用MATLAB实

现OPTICS算法的步骤：

1.

初始化核心距离参数ϵ和最小样本数参数MinPts。

2.

对于每个数据点，计算其与其邻域内其他点之间的距离，并将

这些距离按从小到大排序。

3.

对于每个数据点，计算其核心距离：即第MinPts个邻域内最

远的点与该点之间的距离。

4.

选择一个未被访问过的数据点，并以该点为起始点构建一条路

径。路径上包含所有可达到且未被访问过的数据点，并以这些数据点

中核心距离最小的那个为下一个扩展节点。

5.

重复步骤4，直到所有数据点都被访问过。

6.

输出聚类结果：按照路径顺序将数据点分为不同的簇。

下面是使用MATLAB实现OPTICS算法的示例代码：

matlab复制代码

function [RD,CD,order]=optics(x,epsilon,MinPts)

n=size(x,1);

RD=zeros(n,1);

CD=zeros(n,1);

for i=1:n

D=sum((x(i,:)-x).^2,2);

[sortedD, sortedIndex]=sort(D,

CD(i)=sortedD(MinPts+1);

RD(i)=sortedD(1);

end

'ascend');