Enumera algunos detalles sobre el algoritmo CURE a partir del texto dado
Para evitar los problemas de los conglomerados de tamaño o forma no uniformes, CURE emplea un algoritmo de conglomerado jerárquico que adopta un término medio entre el basado en el centroide y el basado en todos los puntos extremos. En CURE, se elige un número constante c de puntos bien dispersos de un conglomerado y se encogen hacia el centroide del conglomerado en una fracción α. Los puntos dispersos después de encogerse se utilizan como representantes del conglomerado. Los clusters con el par de representantes más cercano son los clusters que se fusionan en cada paso del algoritmo de agrupación jerárquica de CURE. Esto permite a CURE identificar correctamente los conglomerados y lo hace menos sensible a los valores atípicos.
1. CURE utiliza un método de agrupación jerárquica que selecciona un término medio entre el basado en el centroide y todos los extremos de los puntos, para evitar los problemas de los conglomerados de tamaño o forma no uniforme.
2. En CURE, se selecciona un número fijo c de puntos uniformemente espaciados de un conglomerado, y se reducen en una fracción en la dirección del centroide del conglomerado.
3. Los puntos dispersos que se han encogido se utilizan como representantes del conglomerado.
4. En cada etapa del algoritmo de agrupación jerárquica utilizado por CURE, los clusters con el par de representantes más cercano son los clusters que se combinan.
5. Esto hace que CURE sea menos sensible a los valores atípicos y le permite detectar adecuadamente los conglomerados.
List down few details about CURE algorithm from given text
To avoid the problems with non-uniform sized or shaped clusters, CURE employs a hierarchical clustering algorithm that adopts a middle ground between the centroid based and all point extremes. In CURE, a constant number c of well scattered points of a cluster are chosen and they are shrunk towards the centroid of the cluster by a fraction α. The scattered points after shrinking are used as representatives of the cluster. The clusters with the closest pair of representatives are the clusters that are merged at each step of CURE's hierarchical clustering algorithm. This enables CURE to correctly identify the clusters and makes it less sensitive to outliers.
1. CURE uses a hierarchical clustering method that selects a middle ground between the centroid based and all point extremes in order to avoid the issues with non-uniformly sized or formed clusters.
2. In CURE, a fixed number c of evenly spaced-out points from a cluster are selected, and they are shrunk by a fraction in the direction of the cluster centroid.
3. The scattered points that have shrunk are used as cluster representatives.
4. At each stage of the hierarchical clustering algorithm used by CURE, the clusters with the closest pair of representatives are the clusters that are combined.
5. This makes CURE less sensitive to outliers and allows it to appropriately detect the clusters.