OPTICS
当前话题为您枚举了最新的 OPTICS。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
OPTICS聚类算法MATLAB实现
这是一个基于密度的聚类算法OPTICS的MATLAB程序，来源于官方，经过测试好用。
数据挖掘
17
2024-05-21
OPTICS聚类算法Python实现
资源包含OPTICS聚类算法的Python实现代码，此算法是对DBSCAN算法的优化改进。
算法与数据结构
12
2024-05-21
OPTICS排序式聚类算法
密度聚类里的老大哥，OPTICS的排序式聚类方式挺，不直接告诉你分了几类，而是用一串“可视化”顺序，帮你自己发现聚类结构。挺适合那种你压根不知道要分几类的数据集。你要是用过DBSCAN，那上手它也不难，就是多个参数别调太死，灵活点更好玩。
数据挖掘
0
2025-07-02
密度聚类方法DBSCAN、OPTICS、DENCLUE
基于密度的聚类方法的思路挺巧妙，不靠你事先指定簇的个数，而是看哪里数据密集就往哪儿凑。像DBSCAN、OPTICS、DENCLUE这些算法，都能搞定各种不规则的簇形，噪声点也还不错。
DBSCAN的逻辑蛮：找邻居、看密度，够密就拉进来一起玩，太稀就当噪声。适合用来图片区域、地理坐标、甚至是社交网络的社群划分。
OPTICS就比 DBSCAN 细腻点，在数据密度变化大的时候挺实用，排序之后你再来观察哪里是簇，挺有意思的。
DENCLUE是基于数学密度函数来的，思路有点偏学术，但优势是对复杂数据形态的捕捉更强，适合你那种非均匀分布的数据。
资源方面我翻了下，有不少现成的实现，Matlab、Pyth
算法与数据结构
0
2025-07-02
Optics MATLAB代码应用于光学仿真工具箱
这是用于显微镜数据处理的PSF MATLAB代码的小包装。它可以与InControl软件包结合使用或用于数据分析。代码实现了相位检索算法，基于Hanser等人的方法。“相检索瞳Kong函数在宽视野荧光显微镜”，J.显微镜，216，32--48，2004。主程序Oblique_aberration.py处理倾斜SPIM的.mat数据集，将检索到的瞳Kong功能存储在字典中，并另存为.npz文件。group_retrieval程序处理选定文件夹中所有.mat文件，返回斯特列尔比率和检索到的学生的列表。核心算法包含在PSF_PF类中，该类在初始化时获取显微镜参数。加载程序load_mat负责加载.m
Matlab
10
2024-07-31