Участник:Nkrivenko/Алгоритм кластеризации категориальных данных - История изменений

Coctic в 13:36, 26 октября 2016

2016-10-26T13:36:10Z

← Предыдущая версия		Версия от 13:36, 26 октября 2016
Строка 1:		Строка 1:
	~~{{Assignment}}~~

	== Свойства и структура алгоритма ==		== Свойства и структура алгоритма ==

2016-10-16T12:20:48Z

← Предыдущая версия		Версия от 12:20, 16 октября 2016
Строка 1:		Строка 1:
			{{Assignment}}

	== Свойства и структура алгоритма ==		== Свойства и структура алгоритма ==
	=== Общее описание алгоритма ===		=== Общее описание алгоритма ===

2016-10-15T21:56:18Z

Информационный граф алгоритма

← Предыдущая версия		Версия от 21:56, 15 октября 2016
Строка 77:		Строка 77:
	=== Информационный граф алгоритма ===		=== Информационный граф алгоритма ===
	[[Файл:CLOPEGraph.png]]		[[Файл:CLOPEGraph.png]]
			Здесь вершина Read - чтение транзакции из таблицы, PutIntoCluster - положить t в существующий либо в новый кластер, который дает максимум Profit(C,r), WriteIfINotEqualsJ соответствует шагам 2.3.3 и 2.3.3.1 пункта 1.5.

	=== Ресурс параллелизма алгоритма ===		=== Ресурс параллелизма алгоритма ===

2016-10-15T21:50:54Z

Информационный граф алгоритма

← Предыдущая версия		Версия от 21:50, 15 октября 2016
Строка 76:		Строка 76:

	=== Информационный граф алгоритма ===		=== Информационный граф алгоритма ===
			[[Файл:CLOPEGraph.png]]

	=== Ресурс параллелизма алгоритма ===		=== Ресурс параллелизма алгоритма ===
	Алгоритм CLOPE является масштабируемым, поскольку можно читать данные из таблицы и распределять их по кластерам с подсчетом функции стоимости параллельно.		Алгоритм CLOPE является масштабируемым, поскольку можно читать данные из таблицы и распределять их по кластерам с подсчетом функции стоимости параллельно.

2016-10-15T21:22:35Z

Вычислительное ядро алгоритма

← Предыдущая версия		Версия от 21:22, 15 октября 2016
Строка 34:		Строка 34:

	<math> Profit(C, r) \to max </math>		<math> Profit(C, r) \to max </math>

	~~Оптимизация функции может проводиться любым известным методом, например, градиентными методами.~~

	=== Макроструктура алгоритма ===		=== Макроструктура алгоритма ===

2016-10-15T21:21:13Z

Существующие реализации алгоритма

← Предыдущая версия		Версия от 21:21, 15 октября 2016
Строка 96:		Строка 96:
	=== Выводы для классов архитектур ===		=== Выводы для классов архитектур ===
	=== Существующие реализации алгоритма ===		=== Существующие реализации алгоритма ===
			Алгоритм CLOPE имеет множество приложений в базах данных, в частности для MySQL: https://github.com/infozor/php_mysql_clustering_clope

			Также есть реализация на языке Go: https://github.com/realb0t/go-clope

2016-10-15T21:07:33Z

Свойства алгоритма

← Предыдущая версия		Версия от 21:07, 15 октября 2016
Строка 86:		Строка 86:

	=== Свойства алгоритма ===		=== Свойства алгоритма ===
			Соотношение последовательной и параллельной сложностей является квадратичным при том, что вычислительная мощность алгоритма, как отношение числа операций к суммарному объему входных и выходных данных является линейной.

	== Программная реализация алгоритма ==		== Программная реализация алгоритма ==

2016-10-15T20:58:16Z

Математическое описание алгоритма

← Предыдущая версия		Версия от 20:58, 15 октября 2016
Строка 10:		Строка 10:

	3. <math>S(C) = \sum_{i \in D(C)}{Occ(i,c)} = \sum_{i=1}^{m}{\|t_i\|}</math> - площадь кластера		3. <math>S(C) = \sum_{i \in D(C)}{Occ(i,c)} = \sum_{i=1}^{m}{\|t_i\|}</math> - площадь кластера


	4. <math>W(C) = \|D(C)\|</math> - ширина кластера,		4. <math>W(C) = \|D(C)\|</math> - ширина кластера,

	5. <math>H(C) = S(C) / W(C)</math> - ~~уровень сходства~~.		5. <math>H(C) = S(C) / W(C)</math> - высота кластера.

	Функция стоимости:		Функция стоимости:

2016-10-15T20:52:43Z

Входные и выходные данные алгоритма

← Предыдущая версия		Версия от 20:52, 15 октября 2016
Строка 83:		Строка 83:

	=== Входные и выходные данные алгоритма ===		=== Входные и выходные данные алгоритма ===
			Входные данные - таблица транзакций <math>D = \{t_1, ..., t_n\}</math>.
			Выходные данные - множество кластеров <math>\{C_1, ... , C_k\}</math>

	=== Свойства алгоритма ===		=== Свойства алгоритма ===

2016-10-15T20:47:16Z

Ресурс параллелизма алгоритма

← Предыдущая версия		Версия от 20:47, 15 октября 2016
Строка 80:		Строка 80:
	=== Информационный граф алгоритма ===		=== Информационный граф алгоритма ===
	=== Ресурс параллелизма алгоритма ===		=== Ресурс параллелизма алгоритма ===
			Алгоритм CLOPE является масштабируемым, поскольку можно читать данные из таблицы и распределять их по кластерам с подсчетом функции стоимости параллельно.

	=== Входные и выходные данные алгоритма ===		=== Входные и выходные данные алгоритма ===
	=== Свойства алгоритма ===		=== Свойства алгоритма ===