CURE

数据挖掘里的聚类算法不少，CURE 算法算是比较的那一类，抗噪能力强，聚类形状也不挑。推荐你看看这份 PPT，讲得挺详细，图示也清楚，思路梳理得比较顺。多个代表点+缩放策略的思路，在那种不规则分布、带噪声的数据时，表现还蛮稳定。你要是之前用惯了 K-means，第一次接触 CURE 会觉得思路不太一样，但看完这个文档应该就清楚多了。实现上也不算复杂，就是聚类前加了点小操作，比如先随机采样、再做层次聚类、挑点代表点压缩一下。Python写起来也蛮顺，推荐搭配下scikit-learn或NumPy练练手，效果直观。嗯，顺带一提，除了 CURE 之外，LSNCCP 算法也值得看看，聚类思路也挺有意思

C 语言写的 CURE 聚类算法源码，还挺有意思的，用来做层次聚类合适。算法是 1998 年就提出的老牌选手了，思路蛮巧妙：不是只靠中心点，而是靠一堆代表点来刻画一个簇的形状，能各种奇奇怪怪的数据分布。代码实现清晰，适合搞高维大数据聚类的同学研究下，是对底层优化感兴趣的朋友，C 语言这块你一定得看。里面像initialize()、build_tree()这种函数用法都典型，调试起来也不算复杂。

CURE算法是一种创新的数据挖掘技术，其过程包括随机选取样本并分簇，每个簇再细分为子集以优化数据分析效果。该算法特别注重数据点的有效聚类和异常值的排除。

基于参考点的快速聚类算法是个挺实用的家伙，尤其是大数据的时候，真能省不少事。它的核心就是选一批“参考点”作为聚类的代表，再通过缩放和平移这些点，把数据点给合理地圈起来。和传统的聚类比，它更擅长那种形状比较奇怪、密度不均的场景。你听过CURE这个名字，它就是这类算法里比较经典的代表，用的也是参考点策略，效率还不错。 你要是做数据挖掘的，或者搞图像、文本之类的聚类，挺建议研究下它的思路。像现在有些库，比如 Python 里用 scikit-learn 搭配自定义实现，或者找个 GitHub 项目改改，都比较方便。代码也不复杂，主要就是数据结构得巧，效率自然就上去了。 再说下curd，它算是对 CU