Machine Learning 简明教程

Machine Learning - OPTICS Clustering

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。然而，OPTICS 相较于 DBSCAN 具备以下优点，包括识别密度各异的集群、处理噪声以及生成分层聚类结构的能力。

Implementation of OPTICS in Python

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 −

Example

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()

在这个示例中，我们首先使用 scikit-learn 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，其中 min_samples 参数设置为 50，xi 参数设置为 0.05。 min_samples 参数指定形成集群所需的最小样本数，而 xi 参数控制集群层次的陡峭程度。然后，我们使用 fit 方法拟合 datasets 中的 OPTICS 对象。最后，我们使用散点图绘制结果，每个数据点都按照其集群标签进行着色。

当您执行此程序时，它会生成以下绘图作为输出：

optics

Advantages of OPTICS Clustering

以下是使用 OPTICS 聚类的优点 −

  1. Ability to handle clusters of varying densities − 与要求集群具有均匀密度的其他一些聚类算法不同，OPTICS 可以处理密度各异的集群。

  2. Ability to handle noise − OPTICS 可以识别不属于任何集群的噪声数据点，这对于从数据集中移除异常值很有用。

  3. Hierarchical clustering structure − OPTICS 产生一个层次聚类结构，可以用于在不同的粒度级别分析数据集。

Disadvantages of OPTICS Clustering

以下是使用 OPTICS 聚类的部分缺点。

  1. Sensitivity to parameters − OPTICS 需要仔细调整其参数，例如 min_samples 和 xi 参数，这可能会带来挑战。

  2. Computational complexity − 当使用较高的 min_samples 值时，特别是对于大型数据集，OPTICS 可能在计算上比较昂贵。