clara聚类算法代码实现
时间: 2023-11-26 17:35:55 浏览: 94
Clara聚类算法是一种快速的聚类方法,它可以处理大型数据集。该算法分为两个阶段。第一阶段是随机选择一部分数据集作为代表性样本集(representative sample set),然后用这些样本来聚类所有数据点,并计算每个聚类的代表样本。第二阶段是使用代表样本来重新聚类所有数据点,以获得最终的聚类结果。
以下是Clara聚类算法的Python代码实现:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
def clara(X, k, s, n):
"""
:param X: 数据集
:param k: 聚类数
:param s: 代表性样本集大小
:param n: 重复次数
:return: 聚类结果
"""
m, p = X.shape
medoids = None
best_medoids = None
min_cost = np.inf
for i in range(n):
# 随机选择代表性样本集
idx = np.random.choice(m, s, replace=False)
sample = X[idx, :]
# 使用k-medoids算法聚类代表性样本集
medoids, labels, cost = kmedoids(sample, k)
# 计算所有数据点到聚类中心的距离
D = cdist(X, medoids, metric='euclidean')
# 根据距离分配数据点到聚类中心
labels = np.argmin(D, axis=1)
# 计算总代价
cost = np.sum(np.min(D, axis=1))
# 保存最佳聚类结果
if cost < min_cost:
min_cost = cost
best_medoids = medoids
best_labels = labels
return best_medoids, best_labels
def kmedoids(X, k):
"""
:param X: 数据集
:param k: 聚类数
:return: 聚类中心,标签,总代价
"""
m, p = X.shape
# 随机选择k个样本作为初始聚类中心
medoids_idx = np.random.choice(m, k, replace=False)
medoids = X[medoids_idx, :]
labels = np.zeros(m)
# 迭代计算聚类中心和标签
for _ in range(100):
# 计算所有点到聚类中心的距离
D = cdist(X, medoids, metric='euclidean')
# 分配每个点到最近的聚类中心
labels = np.argmin(D, axis=1)
# 计算总代价
cost = np.sum(np.min(D, axis=1))
# 更新聚类中心
for i in range(k):
idx = (labels == i)
cluster = X[idx, :]
# 计算每个点作为聚类中心的代价
dist = cdist(cluster, cluster, metric='euclidean')
s = np.sum(dist, axis=1)
# 选择总代价最小的点作为聚类中心
j = np.argmin(s)
medoids[i, :] = cluster[j, :]
return medoids, labels, cost
```
使用以上代码实现Clara聚类算法,可以得到数据集的聚类结果。
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