Clara算法

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