clarans聚类算法
时间: 2023-11-26 16:40:54 浏览: 38
CLARA NS是在CLA RA算法的基础上提出来的,它在搜索的每一步都带一定的随机性来选取一个样本,与CLA RA不同。CLARA NS的时间复杂度大约是O(n2),其中n是对象的数量。相比于CLA RA,CLARA NS改进了聚类的质量,并拓展了数据处理量的伸缩范围,具有较好的聚类效果。然而,CLARA NS的计算效率较低,对数据输入顺序敏感,并且只能聚类凸状或球型边界的数据。
相关问题
clarans算法(基于选择的算法)python代码
Clarans算法是一种基于选择的聚类算法,它主要用于解决数据挖掘领域中的聚类问题。该算法的Python代码实现如下:
```python
# 导入相关库
import numpy as np
class Clarans:
def __init__(self, data, num_clusters, num_local, max_neighbours):
self.data = data
self.num_clusters = num_clusters
self.num_local = num_local
self.max_neighbours = max_neighbours
self.clusters = []
self.best_cost = float('inf')
def fit(self):
# 初始化聚类中心
initial_centers = np.random.choice(self.data, size=self.num_clusters, replace=False)
for _ in range(self.num_local):
current_centers = np.copy(initial_centers)
while True:
# 随机选择一个簇和一个邻居
idx = np.random.choice(range(self.num_clusters))
neighbour = np.random.randint(len(self.data))
if neighbour not in current_centers:
temp_centers = current_centers.copy()
temp_centers[idx] = self.data[neighbour]
cost = self.calculate_cost(temp_centers)
if cost < self.best_cost:
current_centers = temp_centers
self.best_cost = cost
self.clusters.append(current_centers)
def calculate_cost(self, centers):
cost = 0
for point in self.data:
distances = [np.linalg.norm(point - center) for center in centers]
cost += min(distances)
return cost
# 使用示例
data = np.array([[1, 2], [1, 3], [2, 2], [8, 7], [8, 8], [9, 8]])
clarans = Clarans(data, num_clusters=2, num_local=10, max_neighbours=3)
clarans.fit()
print(clarans.clusters)
```
以上就是Clarans算法的Python实现代码。通过不断随机选择簇和邻居,并计算总成本,最终得到最优的聚类中心点。在示例中,我们使用了一个简单的二维数据集进行演示。在实际应用中,我们可以根据具体需求调整参数以获得更好的聚类效果。
下列算法中属于分类方法的是( ) A.SVC算法 B.CLIOUE算法 C.CLARANS算法 D.K-MEDOIDS算法
A. SVC算法和D. K-MEDOIDS算法通常用于分类任务。SVC (Support Vector Classification) 是支持向量机(SVM)的一种分类算法,而K-MEDOIDS算法是聚类算法,但其可以被转化为一种分类方法,通过预先定义类别中心来实现划分。
B. CLIOUE算法和C. CLARANS算法更多地用于数据聚类,而不是分类。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)