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CLARA是k-中心值聚类的一种算法，在处理大型数据集的聚类问题时，比PAM（围绕中心点的划分）更具有良好的伸缩性，但CLARA算法随机抽样中存在采样不准确的缺点。本文针对这一不足．使用了数据场的概念对CLARA聚类算法进行了有益的改进，提高了采样的准确性．使其更适合于对大型多雏数据集的处理．提高了挖掘结果的质量。