是否可以使用R的并行处理功能执行CLARA聚类（通过采样进行聚类）？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，否则我没有足够的处理能力来聚集它。
现在，我正在研发带有一个双核处理器（2.4 GHz Intel Core 2 Duo）的iMac，所以我假设我可以使用它来加速计算。由于有很多点，我需要执行聚类算法的多次迭代，以便找到最佳簇数和最佳样本量（尽管经过几次实验后，即使样本小到3000，结果也是如此与较大的样品一样好）。但是，当样本大小接近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？我已经读过已经内置并行处理功能（foreach，parallel packages）。但CLARA函数在某种意义上是原子的，它很难修改其内部代码以开启并行处理（至少对我而言）。
因此，理想情况下我想并行运行CLARA函数的内部代码，而不是使用不同参数并行运行此函数的迭代。