CURE算法 MATLAB

CURE算法是一种用于聚类的算法，它能够解决一些传统聚类算法对于特定情况的限制。CURE算法选择了一种中间策略，即选择空间中固定数目的具有代表性的点来代表一个簇，而不是单个中心或对象。为了应对大型数据库，CURE算法采用了随机取样和划分两种方法的组合。首先对一个随机样本进行划分，然后对每个划分进行部分聚类。CURE算法的思想体现在以下几个方面：凝聚层次聚类、随机抽样和分割、多个对象代表一个类、通过收缩因子调节类的形状、两个阶段消除异常值的影响、采用更合理的非样本对象分配策略。

在使用MATLAB实现CURE算法时，可以按照以下步骤进行操作：
1. 从源数据对象中抽取一个随机样本S。
2. 将样本S分割成一组划分。
3. 对每个划分进行局部聚类。
4. 如果一个类增长缓慢，可以将其去除。
5. 对局部的类进行聚类，落在每个新形成的类中的代表点根据用户定义的一个收缩因子进行收缩或向类中心移动。
6. 最后，用相应的类标签来标记数据。

通过使用CURE算法，可以处理非球形的对象分布，而且对于异常值的处理更加健壮，能够识别非球形和大小变化比较大的类。在MATLAB中，可以使用相应的函数和工具箱来实现CURE算法的聚类操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CURE算法和Matlab实现](https://blog.csdn.net/qiu1440528444/article/details/80761686)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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