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== Définition ==
OPTICS est l'accronyme de ''''Ordering Points To Identify the Clustering Structure''''Texte en italique'''', en français: le classement des points pour identifier la structure de partitionnement de données. C'est un algorithme permettant de trouver des [[grappes]] basées sur la densité dans les données spatiales. Il a été présenté par Mihael Ankerst, Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel et Jörg Sander.


== Définition ==
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== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
''' algorithme OPTICS '''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' OPTICS algorithm'''
''' OPTICS algorithm'''


Ordering points to identify the clustering structure (OPTICS) is an algorithm for finding density-based[1] clusters in spatial data. It was presented by Mihael Ankerst, Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel and Jörg Sander.[2] Its basic idea is similar to DBSCAN,[3] but it addresses one of DBSCAN's major weaknesses: the problem of detecting meaningful clusters in data of varying density. To do so, the points of the database are (linearly) ordered such that spatially closest points become neighbors in the ordering. Additionally, a special distance is stored for each point that represents the density that must be accepted for a cluster so that both points belong to the same cluster. This is represented as a dendrogram.


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[https://en.wikipedia.org/wiki/OPTICS_algorithm  Source : Wikipedia  Machine Learning ]
[https://stringfixer.com/fr/OPTICS_algorithm  Source : Stringfixer]




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Version du 29 novembre 2021 à 10:47

Définition

OPTICS est l'accronyme de 'Ordering Points To Identify the Clustering Structure'Texte en italique', en français: le classement des points pour identifier la structure de partitionnement de données. C'est un algorithme permettant de trouver des grappes basées sur la densité dans les données spatiales. Il a été présenté par Mihael Ankerst, Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel et Jörg Sander.


Français

algorithme OPTICS

Anglais

OPTICS algorithm


Source : Stringfixer

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Contributeurs: Imane Meziani, wiki