如何使用 OPTICS 提取集群（R 包 - dbscan 或替代方案）答案

【问题标题】：How to extract clusters using OPTICS ( R package - dbscan , or alternatives )如何使用 OPTICS 提取集群（R 包 - dbscan 或替代方案）
【发布时间】：2016-02-15 10:25:29
【问题描述】：

这可能是 R 问题和算法问题的混合。问题是关于光学的一般情况和包“dbscan”（https://cran.r-project.org/web/packages/dbscan/dbscan.pdf）中光学的 R 实现

我从使用 DBSCAN 转向 OPTICS 的主要原因是我拥有的数据集具有可变密度集群，并且它们的形状不规则。 OPTICS 生成可达性图，但对于我的用例来说，更有趣的部分是集群的提取。原始论文中描述了一些自动聚类提取，而不仅仅是 eps 的单个切点。（http://fogo.dbs.ifi.lmu.de/Publikationen/Papers/OPTICS.pdf）。

所以我的两部分 qn： 1）有没有办法以这种方式使用R包进行自动提取？ 2) 是否有支持此功能的 OPTICS 实现（python，其他地方）？

【问题讨论】：

ELKI 具有自动提取功能，以及最灵活的 OPTICS 实现。特别是，它适用于地理数据和自定义距离函数。
感谢 Anony-Mousse。我将尝试 ELKI 和/或在 R 中编写我自己的集群提取代码。
ELKI 工作得很好……尽管事实证明 OPTICSXi 并不能真正很好地处理我的数据集。我怀疑这与我的集群是不对称的事实有关，它们在我的二维图一侧开始密集，当你移动到另一个时变得稀疏。此外，集群结构显示了许多小岛，每个小岛的密度和间距都不同。无论如何，ELKI 帮助我确定 OPTICS 只能做这么多。感谢您的指导！
我认为这是正常的，它只是在左边陡峭。如果您有许多小岛，您可能需要更大的 minpts？如果您能分享您的 OPTICS 图可能会有所帮助。
很抱歉回复晚了——很遗憾，这不是我可以分享的图表，所以我没有发布它。感谢您的帮助。

标签： r cluster-analysis optics-algorithm

【解决方案1】：

1) 是的！ dbscan 软件包具有提取具有可变密度的光学集群的功能。 ?dbscan::extractXi()

extractXi 提取聚类在 Ankerst 等人 (1999) 中基于可达图的陡度分层指定。对 xi 参数的一种解释是它通过相对簇密度的变化对簇进行分类。使用的算法最初由 ELKI 框架提供，但包含一组修复。

有关方法和示例的详细说明，请参阅https://cran.r-project.org/web/packages/dbscan/vignettes/dbscan.pdf

【讨论】：