cluster-analysis - OPTICS 聚类算法的 ELKI 实现只检测到一个聚类

Question

我在 ELKI 中使用 OPTICS 实现时遇到问题环境。我在 DBSCAN 实现中使用了相同的数据，它就像一个魅力。可能我错过了一些带有参数的东西，但我无法弄清楚，一切似乎都是正确的。

数据是一个简单的 300х2 矩阵，由 3 个簇组成，每个簇有 100 个点。

DBSCAN 结果:

Clustering result of DBSCAN

MinPts = 10，Eps = 1

光学结果:

Clustering result of OPTICS

MinPts = 10

Answer 1

您显然已经自己找到了解决方案，但长话短说:
OPTICS ELKI 中的类只计算集群顺序/可达性图。

为了摘录集群，您有不同的选择，其中之一(来自原始 OPTICS 出版物的那个)在 ELKI 中可用。

因此，为了在 ELKI 中提取集群，您需要使用 OPTICSXi算法，该算法将依次使用 OPTICS或基于索引的DeLiClu计算集群顺序。

在 ELKI 中将其分为两部分的原因可能是一方面您可以实现另一种用于提取集群的逻辑，另一方面实现不同的方法，如 DeLiClu用于计算集群顺序。这将与 ELKI 的模块化架构非常吻合。

IIRC 至少还有一种方法(显然在 ELKI 中还没有)通过寻找局部最大值来提取集群，然后水平扩展它们直到它们到达山谷的尽头。还有一个不同的使用情节的“拐点”。