clara聚类算法代码实现

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：

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。