CLARA
PAM/k-medoids kümelemesini tüm veri yerine birden çok örneklem üzerinde çalıştırarak büyük veri kümelerine taşıyan yöntem.
CLARA'nın kazancı, k-medoids problemini değiştirmesinden değil pahalı PAM optimizasyonunu daha küçük örneklemlere taşımasından gelir. Bulunan medoid adayları daha sonra tüm veri üzerinde değerlendirilir.
Ne Zaman Anlamlı?
Mesafe matrisinin tamamını bellekte tutmanın pahalı olduğu veri kümelerinde pratik bir ara çözümdür. Medoidlerin gerçek gözlemler olması, centroid tabanlı yöntemlere göre aykırı değerlere karşı daha yorumlanabilir bir merkez seçimi sağlayabilir.
Sınır
Örneklem veri dağılımını temsil etmiyorsa iyi bir küme yapısı hiç aday havuzuna girmeyebilir. Bu nedenle yalnız toplam objective değerine değil, farklı random sample'lar arasındaki kararlılığa ve cluster size dağılımına da bakılmalıdır.
Kaynak
- https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/cluster/html/clara.html