CLARANS（ClusteringAlgorithmbasedonRandomizedSearch）算法是一种基于随机搜索的聚类算法，主要用于处理大规模数据集的聚类问题。该算法结合了CLARA（ClusteringLargeApplicationsbasedonRandomizedApproach）算法和PAM（PartitioningAroundMedoids）算法的思想，通过随机采样

原文链接：http://tecdat.cn/?p=4146 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于用电负荷时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等

发展：们每次选簇的平均值作为新的中心，迭代直到簇中对象分布不再变化。因此一个具有很大极端值的对象会扭曲数据分布，造成算法对极端值敏感在聚类分析中，异常值通常会引起问题，因为它们可能会被分配到一个独立的聚类，从而干扰正常的聚类结果。这可能导致聚类算法产生不合理或不稳定的

目录聚类分析是什么一、定义和数据类型聚类应用聚类分析方法的性能指标聚类分析中常用数据结构有数据矩阵和相异度矩阵聚类分析方法分类二、K-means聚类算法划分聚类方法对数据集进行聚类时包含三个要点K-Means算法流程:K-means聚类算法的特点三、k-medoids算法基本思想K-medoids

k—medoids聚类方法的MATLAB源代码，导入数据部分和画图部分已经用中文给出了注释。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心的作用，这样的一个medoid就标识了这个类。ID:5315652511667870

详细的文章可以参考k-means和k-medoids这两篇文章在学习VRP降维方法时提到了一种 Historicalrelatednessclusteringdecomposition他利用已知的solution得到任意两条

 通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（2016））。第一个用例