OPTICS_Clustering:OPTICS 无监督聚类算法的 MATLAB 实现

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##OPTICS CLUSTERING## 此 MATLAB 函数根据 Ankerst、Mihael 等人的图 19 中介绍的算法计算一组集群。 “光学:排序点来识别聚类结构。” ACM Sigmod 记录。 卷。 28. 第 2 号。ACM,1999 年。 剑桥大学Alex Kendall 撰写, 2015 年 2 月 18 日 该软件在 GPLv3 下获得许可,请参阅包含的 glpv3.txt。 输入: 点 - 要聚类的输入点,其中每个点是单独的行,列是数据维度 minpts - 形成集群所需的最少点数 epsilon - 创建集群的百分比阈值 输出: SetOfClusters - 包含每个集群的开始和结束索引的结构 RD - 每个点的可达距离 CD - 每个点的核心距离 order - 可达图中点的顺序 依赖关系:这个函数需要来自 Michal Daszykowski 的
OPTICS_Clustering-master.zip
  • OPTICS_Clustering-master
  • optics_demo.m
    551B
  • LICENSE.txt
    34.3KB
  • cluster_optics.m
    7KB
  • example_data.mat
    3MB
  • README.md
    1.1KB
内容介绍
##OPTICS CLUSTERING## This MATLAB function computes a set of clusters based on the algorithm introduced in Figure 19 of Ankerst, Mihael, et al. "OPTICS: ordering points to identify the clustering structure." ACM Sigmod Record. Vol. 28. No. 2. ACM, 1999. **Written by Alex Kendall** University of Cambridge 18 Feb 2015 http://mi.eng.cam.ac.uk/~agk34/ This software is licensed under GPLv3, see included glpv3.txt. **Input:** points - input points to cluster where each point is a separate row and the columns are data dimensions minpts - the minimum points required to form a cluster epsilon - a percentage threshold to make a cluster **Output:** SetOfClusters - a struct containing each cluster's start and end index RD - each point's reachability distance CD - each point's core distance order - the order of points in the reachability graph **Dependencies:** This function requires optics.m from Michal Daszykowski's implementation of calculating the reachability distance for all points. For more details, refer to http://chemometria.us.edu.pl/index.php?goto=downloads
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