首页DBSCAN、OPTICS等基于密度的聚类算法是谁提出的

DBSCAN、OPTICS等基于密度的聚类算法是谁提出的

时间: 2025-06-23 10:30:22 浏览: 28

### DBSCAN 和 OPTICS 聚类算法的提出者 DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是由 Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander 和 Xiaowei Xu 提出于 1996 年[^2]。 OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure) 则是由 Mihael Ankerst, Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel 和 Jörg Sander 在 1999 年提出的改进版本，旨在解决不同密度区域内的聚类问题[^1]。这两种算法都属于基于密度的方法，这类方法的核心在于通过评估数据点周围的局部密度来识别簇结构，而不是依赖于固定的距离阈值。因此能够有效处理形状各异以及密度变化较大的数据集[^3]。 ```python # 这里提供一段伪代码用于展示两种算法的思想差异： def dbscan(data, eps, min_samples): clusters = [] visited = set() for point in data: if point not in visited: neighborhood = region_query(point, eps) if len(neighborhood) >= min_samples: cluster = expand_cluster(point, neighborhood, eps, min_samples) clusters.append(cluster) visited.add(point) return clusters def optics(data, min_samples): ordered_points = [] reachability_distances = {} processed = set() for point in data: if point not in processed: update_order_and_reach_dist(point, min_samples, ordered_points, reachability_distances) processed.add(point) return ordered_points, reachability_distances ```

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