在大数据时代，如何高效处理大规模数据集成为关键问题？此时，CLARA（Clustering Large Applications）算法应运而生！✨作为K-medoids算法的一种扩展，CLARA专注于解决大型数据集的聚类挑战。它通过随机抽样策略，在子样本上执行PAM（Partitioning Around Medoids）算法，从而降低计算复杂度。
其核心思想是：从数据集中随机抽取多个小样本，利用PAM算法对每个样本进行聚类，并选择最优结果作为全局聚类解。这种方法既保证了效率，又尽可能保留了全局信息。然而，正如标题所示，任何代码实现都可能存在问题，我的代码就在调试过程中遇到了一些小Bug，导致部分结果偏差。🧐
例如，我在调试时发现，某些重要数据点未被正确分类，经过排查，原来是初始样本选取不够随机导致的。虽然遇到困难，但这也让我深刻体会到算法优化的重要性！🔍如果你也对CLARA感兴趣，不妨动手实践，或许能发现更多有趣的问题哦～💡