optics（DBSCAN与kmeans，OPTICS区别）
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DBSCAN与kmeans，OPTICS区别
DBSCAN和Kmeans的区别：
1)K均值和DBSCAN都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法，但是K均值一般聚类所有对象，而DBSCAN丢弃被它识别为噪声的对象。
2)K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。
3)K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇。DBSCAN可以处理不同大小或形状的簇，并且不太受噪声和离群点的影响。当簇具有很不相同的密度时，两种算法的性能都很差。
4)K均值只能用于具有明确定义的质心（比如均值或中位数）的数据。DBSCAN要求密度定义（基于传统的欧几里得密度概念）对于数据是有意义的。
5)K均值可以用于稀疏的高维数据，如文档数据。DBSCAN通常在这类数据上的性能很差，因为对于高维数据，传统的欧几里得密度定义不能很好处理它们。
6)K均值和DBSCAN的最初版本都是针对欧几里得数据设计的，但是它们都被扩展，以便处理其他类型的数据。
7)基本K均值算法等价于一种统计聚类方法（混合模型），假定所有的簇都来自球形高斯分布，具有不同的均值，但具有相同的协方差矩阵。DBSCAN不对数据的分布做任何假定。
8)K均值DBSCAN和都寻找使用所有属性的簇，即它们都不寻找可能只涉及某个属性子集的簇。
9)K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇。
10)K均值算法的时间复杂度是O(m)，而DBSCAN的时间复杂度是O(m^2)，除非用于诸如低维欧几里得数据这样的特殊情况。
11)DBSCAN多次运行产生相同的结果，而K均值通常使用随机初始化质心，不会产生相同的结果。
12)DBSCAN自动地确定簇个数，对于K均值，簇个数需要作为参数指定。然而，DBSCAN必须指定另外两个参数：Eps（邻域半径）和MinPts（最少点数）。
13)K均值聚类可以看作优化问题，即最小化每个点到最近质心的误差平方和，并且可以看作一种统计聚类（混合模型）的特例。DBSCAN不基于任何形式化模型。
DBSCAN与OPTICS的区别：
DBSCAN算法，有两个初始参数E（邻域半径）和minPts(E邻域最小点数)需要用户手动设置输入，并且聚类的类簇结果对这两个参数的取值非常敏感，不同的取值将产生不同的聚类结果，其实这也是大多数其他需要初始化参数聚类算法的弊端。
为了克服DBSCAN算法这一缺点，提出了OPTICS算法（Ordering Points to identify the clustering structure）。OPTICS并 不显示的产生结果类簇，而是为聚类分析生成一个增广的簇排序（比如，以可达距离为纵轴，样本点输出次序为横轴的坐标图），这个排序代表了各样本点基于密度 的聚类结构。它包含的信息等价于从一个广泛的参数设置所获得的基于密度的聚类，换句话说，从这个排序中可以得到基于任何参数E和minPts的DBSCAN算法的聚类结果。
optics letters是几区
optics letters是四区的。
一英语的影响力
（1）从全世界来看，说英语的人数已经超过了任何语言的人数，10多个国家以英语为母语，45个国家的官方语言是英语，世界三分之一的人口（二十几亿）讲英语。比如在日本，除了他们的本国母语——日语之外，英语是他们的第二语言，很多高层次的日本人以会说英语为荣。
（2）全世界75％的电视节目是英语，四分之三的邮件是用英语书写，电脑键盘是英语键盘，任何一个会议敢号称是国际会议，其会议工作语言一定要用英语，也是联合国的正式工作语言。
二英语的历史
（1）1066年，诺曼底（现法国的一部分）公爵威廉率兵征服了英国。征服者带来了他们的语言-一种法语，而这也成为皇室，统治阶级和商人阶级的语言。曾经一段时间，出现了以语言区分阶级的现象，下层阶级说英语，上层阶级说法语。
（2）早期现代英语与晚期现代英语的主要区别是词汇。晚期现代英语增加了许多词汇，这主要有两个因素：首先，工业革命的出现需要更多的新词；其次，英帝国在其鼎盛时期覆盖了地球大约四分之一的面积，英语也许多其他国家吸收了很多新词。
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