OPTICS 聚类算法的 MATLAB 代码实现。

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简介：
##OPTICS CLUSTERING## 该 MATLAB 函数依据 Ankerst 等人在图 19 中详细阐述的算法，旨在计算一组具有明确聚类结构的集群。该算法，即“光学：排序点来识别聚类结构”，发表于 ACM Sigmod 记录。卷 28，第 2 号。ACM，1999年。 Alex Kendall 先生于剑桥大学撰写了该软件的补充说明，于 2015 年 2 月 18 日完成。该软件遵循 GNU 通用公共许可证版本 3 (GPLv3) 的授权协议，具体许可条款请参考随附的 glpv3.txt 文件。函数接受以下输入参数：点 – 用于进行聚类的输入数据点，每个数据点对应于一行，列代表数据维度； minpts – 用于形成集群所需的最小点数； epsilon – 用于创建集群的百分比阈值。函数的输出包含两个结构体：SetOfClusters – 其中包含了每个集群的起始和结束索引；以及 RD – 每个数据点的可达距离。此外，函数还返回 CD – 每个数据点的核心距离，以及 order – 可达图中各个点的顺序依赖关系信息，该函数依赖于 Michal Daszykowski 提供的数据。

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