机器学习 - OPTICS 聚类

OPTICS 类似于 DBSCAN（基于密度的噪声应用空间聚类），另一种流行的基于密度的聚类算法。但是，OPTICS 比 DBSCAN 具有几个优势，包括能够识别不同密度的聚类、能够处理噪声以及能够生成层次聚类结构。

在 Python 中实现 OPTICS

为了在 Python 中实现 OPTICS 聚类，我们可以使用 scikit-learn 库。scikit-learn 库提供了一个名为 OPTICS 的类，它实现了 OPTICS 算法。

以下是如何在 scikit-learn 中使用 OPTICS 类对数据集进行聚类的示例：

示例

from sklearn.cluster import OPTICS
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate sample data
X, y = make_blobs(n_samples=2000, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

# Cluster the data using OPTICS
optics = OPTICS(min_samples=50, xi=.05)
optics.fit(X)

# Plot the results
labels = optics.labels_
plt.figure(figsize=(7.5, 3.5))
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap='turbo')
plt.show()

在此示例中，我们首先使用 **scikit-learn** 中的 make_blobs 函数生成一个样本数据集。然后，我们实例化一个 OPTICS 对象，并将 **min_samples** 参数设置为 50，并将 xi 参数设置为 0.05。**min_samples** 参数指定形成聚类所需的最小样本数，**xi** 参数控制聚类层次结构的陡峭程度。然后，我们使用 fit 方法将 OPTICS 对象拟合到数据集。最后，我们使用散点图绘制结果，其中每个数据点根据其聚类标签着色。

输出

执行此程序时，它将生成以下绘图作为输出：

OPTICS 聚类的优势

以下是使用 OPTICS 聚类的优势：

• 能够处理不同密度的聚类 - 与其他一些需要聚类具有均匀密度的聚类算法不同，OPTICS 可以处理具有不同密度的聚类。

• 能够处理噪声 - OPTICS 可以识别不属于任何聚类的噪声数据点，这对于从数据集中去除异常值很有用。

• 层次聚类结构 - OPTICS 生成一个层次聚类结构，可用于在不同粒度级别分析数据集。

OPTICS 聚类的缺点

以下是使用 OPTICS 聚类的一些缺点。

• 对参数敏感 - OPTICS 需要仔细调整其参数，例如 min_samples 和 xi 参数，这可能具有挑战性。

• 计算复杂度 - 对于大型数据集，OPTICS 的计算成本可能很高，尤其是在使用高 min_samples 值时。