CURE算法详解：数据仓库与数据挖掘中的关键簇处理策略

CURE算法是一种在数据仓库与数据挖掘领域中广泛应用的高效聚类算法。该算法由David A. Shriver等人提出，主要用于解决大规模数据集中的数据聚类问题，特别是在处理高维稀疏数据时表现出色。CURE算法的核心步骤包括： 1. **随机采样**：首先，从原始数据集中随机选择一定数量(s)的样本，这有助于减少计算复杂性和提高算法效率。 2. **划分簇**：将这些样本分成多个簇，每个簇的大小为s除以预设的分簇因子p，使得簇内的样本数量大致相等。 3. **子集划分**：进一步将每个大簇划分为更小的子集，每个子集包含s/pq的数量，这样可以检测到数据中的局部模式。 4. **删除孤立点和变化缓慢的簇**：通过删除那些没有其他子集相连的孤立点，以及变化不明显、对全局模式贡献不大的簇，来简化数据表示，降低噪声影响。 5. **合并子集**：保留对整个数据集有代表性的子集，通过合并相似子集，优化聚类结果，提高算法的稳定性和准确性。 CURE算法的设计目的是为了克服传统的聚类方法如K-means在处理大规模数据时的缺点，它强调的是相对稳定的聚类结构，而不是严格的类别数目。在实际应用中，CURE算法广泛用于商业智能和数据挖掘领域，特别是在数据仓库环境中，比如OLAP(在线分析处理)和OLAM(在线分析管理)系统中，用于支持决策支持和商业分析。 数据仓库作为商务智能的关键组成部分，是企业存储、组织和管理大量结构化和非结构化数据的地方。它包括多个层次，如数据仓库定义中的特点：面向主题、集成、时间相关和不可修改，这些都是为了支持特定业务决策和分析需求。例如，数据仓库可以用于实施分类和预测分析，关联规则挖掘，以及供应链管理和智能客户关系管理等。 在教学中，如任课教师翟霞的课程，会从基础概念入手，介绍数据仓库的体系结构、组成部分、元数据管理、数据粒度和模型设计，如ETL（提取、转换、加载）过程，以及商务智能的历史和发展。此外，还会深入讲解数据挖掘的基础，如聚类分析，如CURE算法的应用，以及语义网和本体等相关技术，这些都是为了培养学生的数据仓库设计、实施和分析能力。在整个课程中，通过理论学习和实例探讨，学生可以理解如何将这些理论知识应用于实际商业场景中，提升企业的数据驱动决策能力。