我正在寻找 Python 中 OPTICS 算法的体面实现。我将使用它来形成基于密度的点簇（(x,y) 对）。
我正在寻找可以接收 (x,y) 对并输出集群列表的东西，其中列表中的每个集群都包含属于该集群的 (x,y) 对列表。
【问题讨论】：
标签： python machine-learning cluster-analysis data-mining optics-algorithm
请参阅“基于密度的聚类方法” http://www.chemometria.us.edu.pl/index.php?goto=downloads
【讨论】：
您想查看空间填充曲线或空间索引。 sfc 将 2d 复杂度降低到 1d 复杂度。你想看看尼克的希尔伯特曲线四叉树空间索引博客。您想在 phpclasses.org (hilbert-curve) 下载我的 sfc 实现。
【讨论】：
O(n log n) 而不是O(n^2)。因此，对于大型、可索引的数据集，这会产生很大的不同。不过，R*-Tree 可能是比 sfc 更好的选择。
编辑：已知以下内容不是是 OPTICS 的完整实现。
我进行了快速搜索，发现以下内容 (Optics)。我不能保证它的质量，但是算法看起来很简单，所以你应该能够快速验证/适应它。
下面是一个快速示例，说明如何在光学算法的输出上构建集群：
def cluster(order, distance, points, threshold):
''' Given the output of the options algorithm,
compute the clusters:
@param order The order of the points
@param distance The relative distances of the points
@param points The actual points
@param threshold The threshold value to cluster on
@returns A list of cluster groups
'''
clusters = [[]]
points = sorted(zip(order, distance, points))
splits = ((v > threshold, p) for i,v,p in points)
for iscluster, point in splits:
if iscluster: clusters[-1].append(point)
elif len(clusters[-1]) > 0: clusters.append([])
return clusters
rd, cd, order = optics(points, 4)
print cluster(order, rd, points, 38.0)
【讨论】：
我不知道 OPTICS 的 完整 和精确的 Python 实现。此处发布的链接似乎只是 OPTICS 想法的粗略近似。它们也不使用索引进行加速，因此它们将在O(n^2) 甚至更可能在O(n^3) 中运行。
除了显而易见的想法之外，OPTICS 还有许多棘手的事情。特别是，建议使用相对阈值（“xi”）而不是此处发布的绝对阈值来完成阈值处理（此时结果将近似于 DBSCAN！）。
原始 OPTICS 论文包含将算法输出转换为实际集群的建议方法：
http://www.dbs.informatik.uni-muenchen.de/Publikationen/Papers/OPTICS.pdf
Weka 中的 OPTICS 实现基本上是未维护并且同样不完整。它实际上并不产生集群，它只计算集群顺序。为此，它复制了数据库 - 它不是真正的 Weka 代码。
最初发布 OPTICS 的小组在 Java 中的 ELKI 中似乎有一个相当广泛的实现。您可能想针对这个“官方”版本测试任何其他实现。
【讨论】：
虽然从技术上讲不是 OPTICS，但在 https://github.com/lmcinnes/hdbscan 上提供了适用于 python 的 HDBSCAN* 实现。这相当于具有无限最大 epsilon 的 OPTICS，以及不同的集群提取方法。由于该实现提供了对生成的集群层次结构的访问，因此如果您愿意，您也可以通过更传统的 OPTICS 方法从中提取集群。
请注意，尽管不限制 epsilon 参数，但此实现仍然使用基于 kd-tree 和 ball-tree 的最小生成树算法 and can handle quite large datasets 实现 O(n log(n)) 性能。
【讨论】：
现在存在库 pyclustering，其中包含 Python 和 OPTICS 的 C++ 实现等。
【讨论】：
现在在 sklearn（python 的聚类和机器学习模块）的开发版本（scikit-learn v0.21.dev0）中实现
这里是链接： https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.cluster.OPTICS.html
【讨论】：