OTTICA
OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure) è un algoritmo di clustering basato sulla densità introdotto da Ankerst, Breunig, Kriegel e Sander nel 1999. Generalizza DBSCAN elaborando i punti in un ordinamento che codifica l'intera struttura di clustering basata sulla densità di un set di dati, consentendo il rilevamento di cluster di densità variabili tramite un grafico di raggiungibilità anziché richiedere una soglia di densità globale fissa.
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Fonti
- 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
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). OPTICS: Ordering Points To Identify the Clustering Structure. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/optics
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