Clara算法

最新推荐文章于 2024-08-28 19:43:52 发布
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本文深入探讨了CLARA算法的实现步骤，包括选样、使用PAM进行聚类、评估聚类效果，并最终确定最佳聚类结果的过程。通过实例分析，展示了CLARA算法在大规模数据集上的高效性和实用性。
它从数据集中抽取多个样本集, 对每个样本集使用PAM, 并以最好的聚类作为输出
　　CLARA 算法的步骤:
　　(1) for 　i = 1 to v (选样的次数) ,重复执行下列步骤( (2) ～ (4) ) :
　　(2) 随机地从整个数据库中抽取一个N(例如：(40 + 2 k))个对象的样本,调用PAM方法从样本中找出样本的k个最优的中心点。
　　(3)将这k个中心点应用到整个数据库上， 对于每一个非代表对象Oj ,判断它与从样本中选出的哪个代表对象距离最近.
　　(4)计算上一步中得到的聚类的总代价. 若该值小于当前的最小值,用该值替换当前的最小值,保留在这次选样中得到的k个代表对象作为到目前为              止得到的最好的代表对象的集合.
　　(5) 返回到步骤(1) ,开始下一个循环.
　　算法结束后，输出最好的聚类结果
【数据聚类】第三章第三节1：类K-Means算法之K-中心点算法（PAM算法和CLARA算法）
快乐江湖的博客
06-16 2728
kkk-中心点算法：在kkk-meansmeansmeans算法中，中心点会被设定为当前簇中所有数据点的平均值，而这个平均值极大可能是不包含在初始数据集中的，也即它是一个虚拟的点。但在kkk-中心点算法中，选取的是到当前簇中所有其他数据点的距离之和最小的点作为这一簇的中心点，这个点一定是在初始数据集中包含的点中选取的。相比于簇均值，真实的数据点受到离群点的影响会更小一些，因此该种算法对数据集中存在的噪声点和离群点有着更强的鲁棒性该算法以绝对误差和作为算法的目标函数E(C)=∑k=1K∑xi∈Ck∣xi−ck
6篇3章5节：实现K-Medoids聚类算法的PAM和CLARA方法
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DAT｜R科学与人工智能
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K-medoids算法是一种经典的聚类算法，与K-means类似，都是基于划分的方法。然而，K-medoids通过选择数据中的实际数据点作为簇的中心点，在对抗异常值和噪声方面表现出色。本文将介绍k-medoids算法的实现，包括PAM（Partitioning Around Medoids）和CLARA（Clustering LARge Applications）方法。
Clara算法的总结
Kevin Feng
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总结 一、步骤： CLARA从数据集中抽取多个样本集,对每个样本集使用PAM，并以最好的聚类作为输出。 具体步骤： 1)  for i = 1 to v （选样的次数），重复执行下列步骤( (2) ～ (4) ) ； 2)  随机地从整个数据库中抽取一个 N (例如：(40 + 2 k))个对象的样本，调用PAM 方法从样本中找出样本的k 个最优的中心点。 3)  将这 k个中心点应用
基于Clara算法的电力工程大数据分析与评估模型设计
04-16
针对Clara算法在电力工程大数据分析领域的应用问题，文中介绍了Clara算法的基本思路与算法步骤，进一步提出了基于Clara算法的电力工程造价评估方法。其采用Clara算法通过反复随机抽样方法，利用部分数据样本还原整体数据样本的特征，实现对大规模电力工程数据进行聚类分组，并将聚类结果作为多元回归分析(Multiple Regression Analysis，MRA)的输入数据，分析得到电力工程数据对其造价评估的影响模式。通过算例测算结果表明，相比于PAM聚类算法与K-means，所提Clara算法能够减小聚类分析的计算时间，同时提高电力工程造价评估的准确性。
数据挖掘之clara算法原理及实例(代码中有bug)
weixin_34351321的博客
05-11 175
继上两篇文章介绍聚类中基于划分思想的k-means算法和k-mediod算法 本文将继续介绍第二种基于划分思想的k-mediod算法-----clara算法 clara算法能够说是对k-mediod算法的一种改进,就如同k-mediod算法对 k-means算法的改进一样.clara(clustering large application)算法是应用...
使用R语言实现CLARA算法对鸢尾花数据集进行大规模聚类分析
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本示例展示了如何使用R语言中的CLARA算法对标准化的鸢尾花数据集（Iris dataset）进行聚类分析。 CLARA算法的核心在于其对数据集的抽样策略。不同于传统的PAM算法，CLARA通过对原始数据集进行多次随机抽样来生成多个...
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07-05
文章中介绍Clara算法的基本思路和步骤，然后基于Clara算法提出了一种新的电力工程造价评估方法。通过该方法，可以实现利用部分数据样本来还原整个数据集的特征，从而对大规模的电力工程数据进行有效的聚类分组。这些...
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Clara算法作为一项先进的数据处理技术，被应用于电力工程领域，旨在提升数据分析的效率和准确性，从而优化电力系统的运行和管理。本文将详细探讨Clara算法的核心原理、在电力工程中的应用以及大数据分析在电力工程...
数据挖掘聚类算法一览
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聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分，...
KMeans、PAM、CLARA、CLARANS聚类算法和代码
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聚类算法的最终目的是： result = MAX{集合内的相似度}/{集合间的相似度} 需要帮忙写任何算法、课程设计、论文算法实现、都可以找我企鹅：1028434547 1、K均值聚类算法，也叫KMeans聚类算法。 该算法的基本思想是和我们人进行物品分类的思想是相同的，就是通过距离来进行衡量。那么我们首先就需要知道我们要分成几个类，然后就找到几个类的相应的中心点，然后就把其...
clara-benchmark:克拉拉基准测试
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从一个简单的例子开始，该项目概述了Clara的几种用法。 它还出于比较目的，对一些等效的Drools规则进行了基准测试。 测试输出如下。 随着Clara的不断优化，这应被视为一项正在进行的工作。 Matched benchmarks: drools.same-day-query clara.same-day-query drools.simple-query-small clara.simple-query-small drools.simple-query-large clara.simple-query-large drools.simple-join clara.simple-join drools.accum-max clara.accum-max drools.simple-insert clara.si
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很好的识别数字和英文字母的软件
常见的聚类算法
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文本挖掘之聚类算法之CLARA聚类算法
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CLARA (Clustering LARge Applications，大型应用中的聚类方法)(Kaufmann and Rousseeuw in 1990):不考虑整个数据集, 而是选择数据的一小部分作为样本. CLARA算法的步骤： 它从数据集中抽取多个样本集, 对每个样本集使用PAM, 并以最好的聚类作为输出 　　CLARA 算法的步骤: 　　(1) for 　i
机器学习之聚类详解
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聚类：试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念（类别），这些概念对聚类算法而言事先是未知的，聚类过程仅能自动形成簇结构，簇所对应的概念语义需要由使用者来把握和命名。 聚类既能作为一个单独过程，用于寻找数据内在的分布结构，也可以作为分类等其他学习任务的前驱过程。 1.基于距离的聚类算法 K-均值算法：k-m...
K-means 聚类及其改进
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K-means 是一种常用的聚类算法，算法简单易懂，在簇为凸形状时有较好的聚类效果。本文介绍了 K-means 算法的算法实现及优缺点，并介绍了 K-means 系列算法中常见的改进：K-modes，K-prototypes，K-medoids（PAM），CLARA，CLARANS.
CLARANS算法原理及Python实践
u013571432的博客
08-28 1429
CLARANS算法的核心思想是在搜索过程中引入随机性，通过多次随机选择样本和聚类中心，以找到全局最优或接近全局最优的聚类结果。其基本原理可以归纳为以下几个步骤：1、随机采样：从原始数据集中随机选择一部分数据作为样本，用于后续的聚类分析。这一步的目的是减少计算量，提高算法的效率。2、初始化聚类中心：从样本中随机选择若干个数据点作为初始聚类中心。这些聚类中心将作为后续迭代的起点。3、随机替换聚类中心：在每次迭代中，算法会随机选择一个非聚类中心的数据点，并尝试用它来替换当前的某个聚类中心。
聚类算法分析总结
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行者小朱的博客
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一、什么是聚类？ 聚类（Clustering）：聚类是一个人们日常生活的常见行为，即所谓“物以类聚，人以群分”，核心的思想也就是聚类。人们总是不断地改进下意识中的聚类模式来学习如何区分各个事物和人。同时，聚类分析已经广泛的应用在许多应用中，包括模式识别，数据分析，图像处理以及市场研究。通过聚类，人们能意识到密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的有趣的相互关系。简单来说就是将
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