CLARA聚类算法matlab

时间: 2023-11-02 14:57:54 浏览: 53
CLARA聚类算法是CLustering LARge Applications的缩写,它是一种基于抽样的聚类算法。CLARA算法是通过对原始数据进行多次抽样来减少计算复杂度的一种方法。下面是CLARA聚类算法的步骤和Matlab代码实现: 1. 首先,从原始数据中随机选择一个样本作为初始代表点。 2. 对于每个抽样集,计算所有非代表点到代表点的距离,并选择最近的k个作为该抽样集的代表点。 3. 根据代表点计算每个抽样集的总代价,选择具有最小总代价的抽样集作为最优代表点。 4. 重复步骤2和步骤3,直到遍历所有的代表点。 5. 通过进行多次抽样,得到多组最优代表点,选择具有最小总代价的代表点作为最终聚类结果。 下面是CLARA聚类算法的Matlab代码实现: ```matlab % 定义数据集 data = [x1, y1; x2, y2; ...]; % 定义抽样数量和代表点数量 numSamples = 100; % 抽样数量 numRepresentatives = 3; % 代表点数量 % 初始化最小总代价和最优代表点 minTotalCost = inf; bestRepresentatives = []; % 进行多次抽样 for i = 1:numSamples % 从数据集中随机抽样 sampleIndices = randperm(size(data, 1), numSamples); sampleData = data(sampleIndices, :); % 随机选择初始代表点 representatives = sampleData(randperm(numSamples, numRepresentatives), :); % 计算每个非代表点到代表点的距离 distances = pdist2(sampleData, representatives); % 选择最近的k个作为代表点 [~, nearestIndices = mink(distances, numRepresentatives, 2); nearestRepresentatives = sampleData(nearestIndices, :); % 计算抽样集的总代价 totalCost = sum(distances(:)); % 更新最小总代价和最优代表点 if totalCost < minTotalCost minTotalCost = totalCost; bestRepresentatives = nearestRepresentatives; end end % 输出最优代表点 bestRepresentatives ``` CLARA聚类算法通过多次抽样来减少计算复杂度,可以在处理大规模数据时提供较好的聚类效果。通过随机抽样和代表点选择的过程,CLARA算法可以在Matlab中实现并得到最优的聚类结果。请注意,上述代码只是一个简单的实现示例,实际使用时可能需要根据具体情况进行调整和优化。

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