繼上兩篇文章介紹聚類中基於劃分思想的k-means演算法和k-mediod演算法

本文將繼續介紹另外一種基於劃分思想的k-mediod演算法-----clara演算法

clara演算法可以說是對k-mediod演算法的一種改進,就如同k-mediod演算法對

k-means演算法的改進一樣.clara(clustering large application)演算法是應用

於大規模資料的聚類.而其核心演算法還是利用k-mediod演算法.只是這種演算法

彌補了k-mediod演算法只能應用於小規模資料的缺陷.

clara演算法的核心是,先對大規模資料進行多次取樣,每次取樣樣本進行med-diod

聚類,然後將多次取樣的樣本聚類中心進行比較,選出最優的聚類中心.

當然clara演算法也有一定的缺陷,因為它依賴於抽樣次數,每次樣本資料

是否均勻分佈,以及抽樣樣本的大小.儘管這樣,clara演算法還是為我們

提供了一種進行大規模資料聚類的方法.

clara演算法的具體描述如下：

1.對大規模資料進行多次取樣得到取樣樣本

2.對每次取樣的樣本進行k-mediod聚類,得到多組聚類中心

3.求出每組聚類中心到其他所有點距離和.

4.找出這幾組距離和的最小值.距離和最小的那組就是最優的聚類中心.

5.然後將大規模資料按照距離聚類到這組最優聚類中心

matlab模擬程式碼如下：

clc;
clear;

load Data3.mat;

k=3; %給定的類別數目

time=5;%time為抽樣的次數
number=30;%number為抽樣本個數
for T=1:time
    ClomStaticSample=zeros(1,number);
    ClomStaticSample=randsample(ClomStatic,number);   %ClomStaticSample就是樣本資料
                                                      %接下來對樣本資料使用kmediod演算法進行聚類
                                                      
    %產生三個隨機整數，隨機聚類中心
    p=randperm(number);
    Temp=p(1:k);
    Center=zeros(1,k);
    for j=1:k
        Center(j)=ClomStaticSample(Temp(j));
    end
    [ClomStaticSample]=sort(ClomStaticSample);
    
    TempDistance=zeros(number,3);           %暫存差值
    
     while 1
        Circulm=1;                          %迴圈控制

        p1=1;
        p2=1;
        p3=1;

        if(Circulm~=1)
            clear Group1 Group2 Group3;   
        end
        for i=1:number
            for j=1:3
                TempDistance(i,j)=abs(ClomStaticSample(i)-Center(j));
            end
            [RowMin RowIndex]=min(TempDistance(i,:));
            if(RowIndex(1)==1)
                Group1(p1)=ClomStaticSample(i);
                p1=p1+1;
            elseif(RowIndex(1)==2)
                Group2(p2)=ClomStaticSample(i);
                p2=p2+1;
            elseif(RowIndex(1)==3)
                Group3(p3)=ClomStaticSample(i);
                p3=p3+1;
            end
        end

            len1=length(Group1);
            len2=length(Group2);
            len3=length(Group3);
            

                  %分別計算每個類中除開類中心的點到其他所有點的距離和E,E最小時為該類新的聚類中心.
                  E=zeros(1,len1-1);
                  q1=1;
                  for j=1:len1
                      for i=1:number
                        if(Group1(j)~=Center(1)&&i~=j)
                            E(q1)=floor(abs(Group1(j)-ClomStaticSample(i)));
                            q1=q1+1;
                        end
                      end
                  end
                  NewCenter(1)=min(E);

                 E=zeros(1,len2-1);
                  q2=1;
                  for j=1:len2
                      for i=1:number
                        if(Group2(j)~=Center(2)&&i~=j)
                            E(q2)=floor(abs(Group2(j)-ClomStaticSample(i)));
                            q2=q2+1;
                        end
                      end
                  end
                  NewCenter(2)=min(E);

                  E=zeros(1,len3-1);
                  q3=1;
                  for j=1:len3
                      for i=1:number
                        if(Group3(j)~=Center(3)&&i~=j)
                            E(q3)=floor(abs(Group3(j)-ClomStaticSample(i)));
                            q3=q3+1;
                        end
                      end
                  end
                  NewCenter(3)=min(E);

            %判斷新的類和舊類的聚類中心是否不同,不同則繼續聚類,否則聚類結束
            JudgeEqual=zeros(1,k);
            for i=1:k
                JudgeEqual=(NewCenter==Center);
            end

            S=0;
            for i=1:k
                if(JudgeEqual(i)==1)
                    S=S+1;
                end
            end

            if(S==3)
                break;
            end

            Circulm=Circulm+1;
     end
     CenterSum5=zeros(time,k);           %儲存每次抽樣後kmediod聚類中心的結果值.
     CenterSum5(i,1)=Center(1);
     CenterSum5(i,2)=Center(2);
     CenterSum5(i,3)=Center(3);
end


%計算每次聚類中心點到其他所有點的距離和的最小值即為最優聚類中心
Sum=zeros(1,time);
for i=1:time
    for j=1:k
        for r=1:number-1
            if( CenterSum5(i,j)~=ClomStaticSample(r))
            Sum(i)=Sum(i)+CenterSum5(i,j)-ClomStaticSample(r);
            end
        end
    end
end

[SumOrder CenterEnd]=sort(Sum);%最優聚類中心即為Center(CenterEnd);


%對大資料進行最終的聚類（按照選擇出來的最優聚類中心）
        q1=1;
        q2=1;
        q3=1;
        for i=1:length(ClomStatic)
            for j=1:3
                EndTempDistance(i,j)=abs(ClomStatic(i)-CenterSum5(CenterEnd,j));
            end
            [RowMin RowIndex]=min(EndTempDistance(i,:));
            if(RowIndex(1)==1)
                EndGroup1(q1)=ClomStatic(i);
                q1=q1+1;
            elseif(RowIndex(1)==2)
                EndGroup2(q2)=ClomStatic(i);
                q2=q2+1;
            elseif(RowIndex(1)==3)
                EndGroup3(q3)=ClomStatic(i);
                q3=q3+1;
            end
        end
 

轉載請註明文章作者：小劉