clarans聚类算法

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。