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');