我在ELKI环境中使用OPTICS实施时遇到问题。我在DBSCAN实施中使用了相同的数据，它的工作原理很吸引人。可能我缺少了一些带有参数的东西，但我无法弄清楚，一切似乎都是正确的。
数据是一个简单的300х2矩阵，包含3个簇，每个簇有100个点。
DBSCAN结果：
Clustering result of DBSCAN
MinPts = 10，Eps = 1
光学结果：
Clustering result of OPTICS
MinPts = 10
最佳答案
您显然已经找到了解决方案，但这是一个很长的故事：
ELKI中的OPTICS类仅计算集群顺序/可达性图。
为了提取群集，您有不同的选择，其中之一（原始OPTICS出版物中的一个）在ELKI中可用。
因此，为了在ELKI中提取群集，您需要使用OPTICSXi算法，该算法将依次使用OPTICS或基于索引的DeLiClu来计算群集顺序。
在ELKI中将其分为两部分的原因可能是，以便您一方面可以实现另一种用于提取集群的逻辑，另一方面可以实现诸如DeLiClu之类的不同方法来计算集群顺序。这将与ELKI的模块化体系结构保持一致。
IIRC至少还有一种方法（显然在ELKI中还不是），它通过寻找局部最大值来提取簇，然后水平扩展它们直到到达山谷的尽头。还有另一种使用情节的“拐点”的人。