Мне трудно понять концепцию упорядочения в алгоритме кластеризации OPTICS - PullRequest
Новая
       60

Мне трудно понять концепцию упорядочения в алгоритме кластеризации OPTICS

0 голосов
/ 26 ноября 2018

Мне трудно понять концепцию упорядочения в алгоритме кластеризации OPTICS.

Буду признателен, если кто-то даст логическое и интуитивно понятное объяснение упорядочения, а также объяснит, что res$order делает вследующий код и что такое график reahability (который может быть получен командой 'plot (res)'). 

library(dbscan)

set.seed(2)
n <- 400

x <- cbind(
  x = runif(4, 0, 1) + rnorm(n, sd=0.1),
  y = runif(4, 0, 1) + rnorm(n, sd=0.1)
  )

plot(x, col=rep(1:4, time = 100))


res <- optics(x, eps = 10,  minPts = 10)
res

res$order
plot(res)

res $ order дает следующий вывод:

[1] 1 363 209 349 337 301 357 333 321 285 281 253 241 177 153 57 257 29 77 169 105 293 229 145 181 385 393 377 317 381 185 117 [33] 101 9 73 237 397 369 365 273 305 245 249 309157 345 213 205 97 49 33 41 193 149 17 83 389 25 121 329 5 161 341 217 [65] 189 141 85 53 225 313 ​​289 261 221 173 69 61 297 125 81 133 129 197 109 137 59 93 165 89 21 13 277191 203 379 399 375 [97] 351 311 235 231 227 71 11 299 271 291 147 55 23 323 219 275 47 263 3 367 331 175 87 339 319 251 247 171 111 223 51 63 [129] 343 303 207 151 391 359 287283 215 143 131 115 99 31 183 43 243 199 79 27 295 67 347 255 239 195 187 139 107 39 119 179 [161] 395 371 201 123 159 91 211 355 103 327 95 7 167 35 267 155 387 383 335 315 259 135 15 113 279 373 4 353 265 127 45 37 [193] 19 276224 361 260 288 336 368 348 292 268 252 120 108 96 88 32 16 340 156 388 372 356 332 304 220 188 168 136 124 56 236 [225] 28 244 392 184 76 380 232 100 116 112 256 72 8 280 64 52 208172 152 148 360 352 192 160 144 284 216 48 84 92 36 20 [257] 212 272 264 200 128 80 180 364 196 12 132 40 324 308 176 164 68 316 312 384 300 344 328 248 204 140 296 24 320 228 60 44[289] 233 65 400 376 240 163 104 396 307 75 14 325 269 262 234 382 294 206 198 374 310 362 318 386 358 330 278 210 298 282 122 98 [321] 34 26 174 142 46 6 62 118 190 202 114 322286 38 242 394 342 266 162 130 30 182 2 74 314 290 246 194 170 126 158 378 [353] 350 254 226 214 70 18 10 366 354 186 150 86 306 102 338 346 134 250 138 94 78 390 274 ​​58 42 258 6690 146 370 222 218 [385] 326 82 110 270 334 178 166 398 22 50 238 106 154 302 230 54

а 'plot' создает график достижимости, который я не могу опубликовать, потому что это мой первый вопрос о StackExchange ... но если вы запустите код R, вы легко сможете его получить.

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 29 ноября 2018

Подробное описание включено в пакеты R. 

library("dbscan")
vignette("dbscan")

См. Раздел 2.2.ОПТИКА: точки заказа для идентификации структуры кластеризации

OPTICS обеспечивает расширенный порядок.Алгоритм начинается с точки и расширяет его окрестность, как DBSCAN, но он исследует новую точку в порядке наименьшего и наибольшего расстояния до ядра.Порядок, в котором точки исследуются вместе с ядром и расстоянием достижимости каждой точки, является конечным результатом алгоритма.

0 голосов
/ 27 ноября 2018

Это переупорядочение (перестановка) вашего набора данных, так что близлежащие точки обычно находятся в порядке.

...