البصريات
البصريات (OPTICS - Ordering Points To Identify the Clustering Structure) هي خوارزمية تجميع تعتمد على الكثافة قدمها أنكرست وبرونيغ وكريغل وساندر في عام 1999. وهي تعمم خوارزمية DBSCAN عن طريق معالجة النقاط بترتيب يشفّر بنية التجميع الكاملة المعتمدة على الكثافة لمجموعة البيانات، مما يتيح اكتشاف التجمعات ذات الكثافات المتغيرة من خلال مخطط قابلية الوصول بدلاً من الحاجة إلى عتبة كثافة عالمية ثابتة.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Ankerst, M., Breunig, M. M., Kriegel, H.-P., & Sander, J. (1999). OPTICS: Ordering points to identify the clustering structure. ACM SIGMOD Record, 28(2), 49–60. DOI: 10.1145/304181.304187 ↗
- Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., & Xu, X. (1996). A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. Proceedings of the 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96), 226–231. link ↗
- Aggarwal, C. C., & Reddy, C. K. (Eds.) (2013). Data Clustering: Algorithms and Applications (Ch. 4). CRC Press. ISBN: 978-1-4665-5821-2
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). OPTICS: Ordering Points To Identify the Clustering Structure. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/optics
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →