Machine learning
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OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure)는 1999년 Ankerst, Breunig, Kriegel, Sander에 의해 소개된 밀도 기반 군집 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터셋의 전체 밀도 기반 군집 구조를 인코딩하는 순서로 점들을 처리함으로써 DBSCAN을 일반화하며, 고정된 전역 밀도 임계값 대신 도달 가능성 플롯(reachability plot)을 통해 다양한 밀도의 군집을 탐지할 수 있게 합니다.
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출처
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). OPTICS: Ordering Points To Identify the Clustering Structure. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/optics
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