【機器學習】密度聚類算法之OPTICS

一、概述 前篇：聚類算法之密度聚類(DBSCAN)： 在DBSCAN算法中，有兩個初始參數 ϵ ϵ ϵ(鄰域半徑)和 m i n P t s minPts minPts(鄰域最小樣本數)需要手動設置，並且聚類的結果對這兩個參數的取值非常敏感，不同的取值將產生不同的聚類結果。 爲了克服DBSCAN算法這一缺點，提出了OPTICS算法（Ordering Points to identify the c

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