是否可以使用 R 的并行处理功能执行 CLARA 聚类（通过采样完成围绕中心点的聚类）？我在 8 个维度上有大约 150000 个点，所以我需要对样本进行聚类，否则我世界上没有足够的处理能力来聚类这个。
现在，我正在使用带有双核处理器（2,4 GHz Intel Core 2 Duo）的 iMac，所以我假设我可以使用它来加快计算速度。由于有很多点，我需要对聚类算法进行多次迭代，以找到最佳的聚类数量和最佳样本大小（尽管经过几次实验，即使样本小到 3000，结果似乎也是与更大的样本一样好）。但是，当样本量接近 5000 时，计算速度会减慢到几天。
在最新版本的 R 中执行此操作的最佳方法是什么？我读过那里已经内置了并行处理功能（foreach，并行包）。但是 CLARA 函数是原子的，因为它很难修改其内部代码以开启并行处理（至少对我来说是这样）。
因此，理想情况下，我希望并行运行 CLARA 函数的内部代码，而不是并行运行具有不同参数的该函数的迭代。