Context: Untuk menghindari masalah dengan cluster yang tidak seragam ukuran atau bentuknya, CURE menggunakan algoritma pengelompokan hierarkis yang mengadopsi jalan tengah antara sentroid berbasis dan semua titik ekstrem. Dalam CURE, sejumlah konstan c titik yang tersebar baik dari sebuah cluster dipilih dan mereka menyusut ke arah sentroid dari cluster dengan pecahan α. Titik-titik yang tersebar setelah menyusut digunakan sebagai perwakilan dari cluster. Cluster dengan pasangan perwakilan terdekat adalah cluster yang digabungkan pada setiap langkah algoritma pengelompokan hierarkis CURE. Hal ini memungkinkan CURE untuk mengidentifikasi cluster dengan benar dan membuatnya kurang sensitif terhadap outlier.

Daftarkan beberapa rincian tentang algoritma CURE dari teks yang diberikan

1. CURE menggunakan metode pengelompokan hierarkis yang memilih jalan tengah antara sentroid berbasis dan semua titik ekstrem untuk menghindari masalah dengan cluster yang tidak seragam ukuran atau terbentuk. 2. Dalam CURE, sejumlah tetap c titik yang berjarak rata dari cluster dipilih, dan mereka dikurangi dengan pecahan ke arah sentroid cluster. 3. titik-titik yang tersebar yang telah dikurangi digunakan sebagai perwakilan cluster. 4. pada setiap tahap algoritma pengelompokan hierarkis yang digunakan oleh CURE, cluster dengan pasangan perwakilan terdekat adalah cluster yang digabungkan. 5. ini membuat CURE kurang sensitif terhadap outlier dan memungkinkan untuk mendeteksi cluster dengan tepat.