算法笔记：OPTICS 聚类

1 基本介绍

• OPTICS(Ordering points to identify the clustering structure)是一基于密度的聚类算法
  • OPTICS算法是DBSCAN的改进版本
    • 在DBCSAN算法中需要输入两个参数： ϵ 和 MinPts ，选择不同的参数会导致最终聚类的结果千差万别，因此DBCSAN对于输入参数过于敏感
    •  机器学习笔记：DBSCAN_dbscan参数选取-CSDN博客
  • OPTICS算法的提出就是为了帮助DBSCAN算法选择合适的参数，降低输入参数的敏感度
    • OPTICS主要针对输入参数ϵ过敏感做的改进
    • OPTICS和DBSCNA的输入参数一样（ ϵ 和 MinPts  ），虽然OPTICS算法中也需要两个输入参数，但该算法对 ϵ 输入不敏感（一般将 ϵ 固定为无穷大）【不太清楚为什么不直接不输入ε呢？】
    • 同时该算法中并不显式的生成数据聚类，只是对数据集合中的对象进行排序，得到一个有序的对象列表
      • 通过该有序列表，可以得到一个决策图
      • 通过决策图可以不同 ϵ 参数的数据集中检测簇集，
    • 即：先通过固定的 MinPts  和无穷大的 ϵ 得到有序列表，然后得到决策图，通过决策图可以知道当 ϵ 取特定值时（比如 ϵ=3 ）数据的聚类情况。

1.1 和DBSCAN相似的概念

• ε、minPts、核心点、边缘点、噪点、密度直达（直接密度可达）、密度可达、密度相连 这些概念可见“机器学习笔记：DBSCAN_dbscan参数选取-CSDN博客

 1.2 OPTICS新的定义

1.2.1 核心距离

换句话说，如果x不是核心点，那么cd(x)就没有意义

1.2.2 可达距离

• 也是，如果x不是核心点，那么rd(y,x)没有意义
• 如果y在x的ε领域内，那么rd(y,x)=cd(x)；如果在x的ε领域外，那么就是d(y,x)

1.3 算法思想

假设数据集为，OPTICS算法的目标是输出一个有序排列，以及每个元素的两个属性值：核心距离，可达距离。

1.3.1 OPTICS算法的数据结构

1.4 算法流程

• 输入：数据集，领域参数ε（一般等于∞），MinPts

1. 创建两个队列，有序队列O和结果队列R
   • 有序队列用来存储核心对象及其该核心对象的密度直达对象，并按可达距离升序排列
     • 理解为待处理的数据
   • 结果队列用来存储样本点的输出次序
     • 已经处理完的数据
2. 如果D中所有点都处理完毕或者不存在核心点，则算法结束。否则：
   1. 选择一个未处理（即不在结果队列R中）且为核心对象的样本点 p
   2. 将 p 放入结果队列R中，并从X中删除 p
   3. 找到 X 中 p 的所有密度直达样本点 x，计算 x 到 p 的可达距离
      1. 如果 x 不在有序队列O 中，则将 x 以及可达距离放入 O 中
      2. 若 x 在O中，则如果 x 新的可达距离更小，则更新 x 的可达距离
   4. 最后对O中数据按可达距离从小到大重新排序。
3. 如果有序队列O为空，则回到步骤2，否则：
   1. 取出O 中第一个样本点 y（即可达距离最小的样本点），放入 R 中
   2. 从 D 和 O 中删除 y
   3. 如果 y 不是核心对象，则重复步骤 3（即找 O 中剩余数据可达距离最小的样本点）
   4. 如果 y 是核心对象，则
      1. 找到 y 在 D 中的所有密度直达样本点
      2. 计算到 y 的可达距离
      3. 所有 y 的密度直达样本点更新到 O 中
      4. 对O中数据按可达距离从小到大重新排序。
4. 重复步骤2、3，直到算法结束。
5. 最终可以得到一个有序的输出结果，以及相应的可达距离。

1.5 举例

样本数据集为：D = {[1, 2], [2, 5],  [8, 7], [3, 6],  [8, 8], [7, 3], [4,5]}

假设eps = inf，min_samples=2，则数据集D在OPTICS算法上的执行步骤如下：

• 计算所有的核心对象和核心距离
  • 因为 eps 为无穷大，则显然每个样本点都是核心对象
  • 因为 min_samples=2，则每个核心对象的核心距离就是离自己最近样本点到自己的距离（样本点自身也是邻域元素之一）

  • 索引	0	1	2	3	4	5	6
    元素	(1, 2)	(2, 5)	(8, 7)	(3, 6)	(8, 8)	(7, 3)	(4, 5)
    核心距离	3.16	1.41	1.0	1.41	1.0	3.61	1.41

• 随机在 D 中选择一个核心对象
  • 假设选择 0 号元素，将 0 号元素放入 R 中，并从 D 中删除
  • 因为 eps = inf，则其他所有样本点都是 0 号元素的密度直达对象
  • 计算其他所有元素到 0 号元素的可达距离（计算所有元素到 0 号元素的欧氏距离)
  • 按可达距离排序，添加到序列 O 中
  • 此时D{1,2,3,4,5,6},R{0},O{1,6,3,5,2,4}

  • 索引	0	1	2	3	4	5	6	核心对象
    元素	(1, 2)	(2, 5)	(8, 7)	(3, 6)	(8, 8)	(7, 3)	(4, 5)
    核心距离	3.16	1.41	1.0	1.41	1.0	3.61	1.41
    第一次可达距离	--	3.16	8.60	4.47	9.21	6.08	4.24	0

• 此时 O 中可达距离最小的元素是 1 号元素
  • 取出 1 号元素放入 R ，并从 D 和 O 中删除
  • 因为 1 号元素是核心对象，找到 1 号元素在 D 中的所有密度直达对象（剩余的所有样本点），并计算可达距离
  • 同时更新 O
  • 此时 D{2,3,4,5,6} R{0,1} O{3,6,5,2,4}

  • 索引	0	1	2	3	4	5	6	核心对象
    元素	(1, 2)	(2, 5)	(8, 7)	(3, 6)	(8, 8)	(7, 3)	(4, 5)
    核心距离	3.16	1.41	1.0	1.41	1.0	3.61	1.41
    第二次可达距离	--	--	6.32	1.41	6.70	5.38	2.0	1

• 此时 O 中可达距离最小的元素是 3 号元素
  • 取出 3 号元素放入 R ，并从 D 和 O 中删除
  • 因为 3 号元素是核心对象，找到 3 号元素在 D 中的所有密度直达对象（剩余的所有样本点），并计算可达距离
  • 同时更新 O
  • 此时D{2,4,5,6} R{0,1,3} O{6,5,2,4}

  • 索引	0	1	2	3	4	5	6	核心对象
    元素	(1, 2)	(2, 5)	(8, 7)	(3, 6)	(8, 8)	(7, 3)	(4, 5)
    核心距离	3.16	1.41	1.0	1.41	1.0	3.61	1.41
    第三次可达距离	--	--	5.09	--	5.39	5.0	1.41	3

• 此时 O 中可达距离最小的元素是 6 号元素
  • 取出 6 号元素放入 R ，并从 D 和 O 中删除
  • 因为 6 号元素是核心对象，找到 6 号元素在 D 中的所有密度直达对象（剩余的所有样本点），并计算可达距离,同时更新 O
  • 此时D{2,4,5},R{0,1,3,6},O(5,2,4}

  • 索引	0	1	2	3	4	5	6	核心对象
    元素	(1, 2)	(2, 5)	(8, 7)	(3, 6)	(8, 8)	(7, 3)	(4, 5)
    核心距离	3.16	1.41	1.0	1.41	1.0	3.61	1.41
    第四次可达距离	--	--	4.47	--	5.0	3.61	--	6

• 此时 O 中可达距离最小的元素是 5 号元素
  • 取出 5 号元素放入 R ，并从 D 和 O 中删除
  • 因为 5 号元素是核心对象，找到 5 号元素在 D 中的所有密度直达对象（剩余的所有样本点），并计算可达距离，同时更新 O。
  • 注意本次计算的4号元素到5号元素的可达距离是5.10，大于5.0，因此不更新4号元素的可达距离
  • 此时D{2,4}R{0,1,3,6,5} O(2,4)

  • 索引	0	1	2	3	4	5	6	核心对象
    元素	(1, 2)	(2, 5)	(8, 7)	(3, 6)	(8, 8)	(7, 3)	(4, 5)
    核心距离	3.16	1.41	1.0	1.41	1.0	3.61	1.41
    第五次可达距离	--	--	4.12	--	5.0 (5.10)	--	--	5

• 此时 O 中可达距离最小的元素是 2 号元素
  • 取出 2 号元素放入 R ，并从 D 和 O 中删除
  • 因为 2 号元素是核心对象，找到 2 号元素在 D 中的所有密度直达对象，并计算可达距离，同时更新 O

  • 索引	0	1	2	3	4	5	6	核心对象
    元素	(1, 2)	(2, 5)	(8, 7)	(3, 6)	(8, 8)	(7, 3)	(4, 5)
    核心距离	3.16	1.41	1.0	1.41	1.0	3.61	1.41
    第六次可达距离	--	--	--	--	1.0	--	--	2

所以最后的R:(0,1,3,6,5,2,4) ,对应的可达距离为：{∞，3.16，1.41，1.41，3.61，4.12，1.0}

按照最终的输出顺序绘制可达距离图

• 可以发现，可达距离呈现两个波谷，也即表现为两个簇，波谷越深，表示簇越紧密
• 只需要在两个波谷之间取一个合适的 eps 分隔值（图中蓝色的直线），使用 DBSCAN 算法就会聚类为两个簇。
• 即第一个簇的元素为：0、1、3、6、5；第二个簇的元素为：2、4。

1.4 和DBSCAN的异同

• OPTICS算法与DBSCAN算法有许多相似之处，可以被视为DBSCAN的一种泛化，它将eps要求从单一值放宽到值范围
• DBSCAN和OPTICS之间的关键区别在于，OPTICS算法构建了一个可达性图，为每个样本分配了一个可达性距离和在集群排序属性中的位置
  • 这两个属性在模型拟合时被赋值，并用于确定集群成员资格

1.5 可达性距离

• OPTICS生成的可达性距离允许在单个数据集中提取可变密度的集群
  • 结合可达性距离和数据集排序产生了一个可达性图，其中点密度在Y轴上表示，点的排序使得附近的点相邻
  • 平行于x轴“切割”可达性图产生了类似DBSCAN的结果:
    • 所有在“切割”线以上的点被分类为噪声
    • 每当从左到右阅读时出现间断时，就标志着一个新的集群
• OPTICS的默认集群提取方法是查看图中的陡峭斜坡以找到集群，可以使用xi参数定义什么算作陡峭斜坡

1.6 计算复杂度

• 空间索引树用于避免计算完整的距离矩阵，并允许在大量样本集上有效地使用内存
• 对于大型数据集，可以通过HDBSCAN获得类似（但不完全相同）的结果。
  • HDBSCAN实现是多线程的，并且比OPTICS具有更好的算法运行时间复杂性，但以较差的内存扩展为代价

2 sklearn.cluster.OPTICS

class sklearn.cluster.OPTICS(*, min_samples=5, max_eps=inf, metric='minkowski', p=2, metric_params=None, cluster_method='xi', eps=None, xi=0.05, predecessor_correction=True, min_cluster_size=None, algorithm='auto', leaf_size=30, memory=None, n_jobs=None)

2.1 主要参数

2.2. 举例

from sklearn.cluster import OPTICS
import numpy as npX = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],[10, 2], [10, 4], [10, 0]])op=OPTICS(min_samples=2).fit(X)op.labels_
#array([0, 0, 0, 1, 1, 1])op.ordering_
#array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
#按聚类顺序排列的样本索引列表op.reachability_
#array([inf,  2.,  2.,  9.,  2.,  2.])
#按对象顺序索引的每个样本的可达距离op.core_distances_
#array([inf,  2.,  2.,  9.,  2.,  2.])
#每个样本成为核心点的核心距离
#永远不会成为核心的点的距离为无穷大。

参考内容：机器学习笔记（十一）聚类算法OPTICS原理和实践_optics聚类_大白兔黑又黑的博客-CSDN博客

（4）聚类算法之OPTICS算法 - 知乎 (zhihu.com)