Участник:Андрей Туманов/Алгоритм кластеризации категориальных данных CLOPE: различия между версиями
Нет описания правки |
|||
| Строка 5: | Строка 5: | ||
=== Математическое описание алгоритма === | === Математическое описание алгоритма === | ||
Пусть имеется база транзакций <math>D</math>, состоящая из множества транзакций <math>\{t_1,t_2,...,t_n\}</math>. Каждая транзакция есть набор объектов <math>\{i_1,...,i_m\}</math>. Множество кластеров <math>\{C_1,...,C_k\}</math> есть разбиение множества <math>\{t_1,...,t_n\}</math>, такое, что <math>C_1 \cup \dots \cup C_k=\{t_1,...,t_n\}</math> и <math>C_i \ne \empty</math> и <math>C_i \cap C_j = \empty </math>, для <math>i \ge 1, k \ge j</math>. Каждый элемент <math>C_i</math> называется кластером, а <math>n, m, k</math> – количество транзакций, количество объектов в базе транзакций и число кластеров соответственно. | |||
Каждый кластер <math>C</math> имеет следующие характеристики: | |||
<math>D(C)</math> – множество уникальных объектов; | |||
<math>Occ(i,C)</math> – количество вхождений (частота) объекта <math>i</math> в кластер <math>C</math>; | |||
<math>S(C)= \sum_{i \in D(C)} Occ(i,C)= \sum_{t_i \in C} \mid t_i \mid , </math> | |||
<math>W(C)= \mid D(C) \mid ,H(C)=S(C)/W(C) </math> | |||
Функция стоимости: | |||
<math> Profit(C) = \frac{\sum^{k}_{i=1} G(C_i) \times \mid C_i \mid} {\sum^{k}_{i=1} \mid C_i \mid } = \frac{\sum^{k}_{i=1} \frac{S(C_i)}{W(C_i)^r} \times \mid C_i \mid} {\sum^{k}_{i=1} \mid C_i \mid } </math> | |||
<math>\mid C_i \mid</math>количество объектов в <math>i</math>-ом кластере, <math>k</math> – количество кластеров, <math>r</math> – коэффициент отталкивания <math>(0 < r \le 1)</math> | |||
С помощью параметра <math>r</math> регулируется уровень сходства транзакций внутри кластера, и, как | |||
следствие, финальное количество кластеров. Этот коэффициент подбирается пользователем. Чем больше <math>r</math>, тем ниже уровень сходства и тем больше кластеров будет сгенерировано. | |||
Постановка задачи кластеризации алгоритмом CLOPE выглядит следующим образом: | |||
для заданных <math>D</math> и <math>r</math> найти разбиение <math>C</math> такое, что: | |||
<math>Profit(C) \longrightarrow max </math>. | |||
=== Вычислительное ядро алгоритма === | === Вычислительное ядро алгоритма === | ||
Версия от 20:33, 24 октября 2016
Свойства и структура алгоритмов
Общее описание алгоритма
Математическое описание алгоритма
Пусть имеется база транзакций [math]\displaystyle{ D }[/math], состоящая из множества транзакций [math]\displaystyle{ \{t_1,t_2,...,t_n\} }[/math]. Каждая транзакция есть набор объектов [math]\displaystyle{ \{i_1,...,i_m\} }[/math]. Множество кластеров [math]\displaystyle{ \{C_1,...,C_k\} }[/math] есть разбиение множества [math]\displaystyle{ \{t_1,...,t_n\} }[/math], такое, что [math]\displaystyle{ C_1 \cup \dots \cup C_k=\{t_1,...,t_n\} }[/math] и [math]\displaystyle{ C_i \ne \empty }[/math] и [math]\displaystyle{ C_i \cap C_j = \empty }[/math], для [math]\displaystyle{ i \ge 1, k \ge j }[/math]. Каждый элемент [math]\displaystyle{ C_i }[/math] называется кластером, а [math]\displaystyle{ n, m, k }[/math] – количество транзакций, количество объектов в базе транзакций и число кластеров соответственно.
Каждый кластер [math]\displaystyle{ C }[/math] имеет следующие характеристики:
[math]\displaystyle{ D(C) }[/math] – множество уникальных объектов;
[math]\displaystyle{ Occ(i,C) }[/math] – количество вхождений (частота) объекта [math]\displaystyle{ i }[/math] в кластер [math]\displaystyle{ C }[/math];
[math]\displaystyle{ S(C)= \sum_{i \in D(C)} Occ(i,C)= \sum_{t_i \in C} \mid t_i \mid , }[/math]
[math]\displaystyle{ W(C)= \mid D(C) \mid ,H(C)=S(C)/W(C) }[/math]
Функция стоимости:
[math]\displaystyle{ Profit(C) = \frac{\sum^{k}_{i=1} G(C_i) \times \mid C_i \mid} {\sum^{k}_{i=1} \mid C_i \mid } = \frac{\sum^{k}_{i=1} \frac{S(C_i)}{W(C_i)^r} \times \mid C_i \mid} {\sum^{k}_{i=1} \mid C_i \mid } }[/math]
[math]\displaystyle{ \mid C_i \mid }[/math]количество объектов в [math]\displaystyle{ i }[/math]-ом кластере, [math]\displaystyle{ k }[/math] – количество кластеров, [math]\displaystyle{ r }[/math] – коэффициент отталкивания [math]\displaystyle{ (0 \lt r \le 1) }[/math]
С помощью параметра [math]\displaystyle{ r }[/math] регулируется уровень сходства транзакций внутри кластера, и, как следствие, финальное количество кластеров. Этот коэффициент подбирается пользователем. Чем больше [math]\displaystyle{ r }[/math], тем ниже уровень сходства и тем больше кластеров будет сгенерировано.
Постановка задачи кластеризации алгоритмом CLOPE выглядит следующим образом:
для заданных [math]\displaystyle{ D }[/math] и [math]\displaystyle{ r }[/math] найти разбиение [math]\displaystyle{ C }[/math] такое, что: [math]\displaystyle{ Profit(C) \longrightarrow max }[/math].
Вычислительное ядро алгоритма
Макроструктура алгоритма
Схема реализации последовательного алгоритма
Последовательная сложность алгоритма
Информационный граф
Ресурс параллелизма алгоритма
Входные и выходные данные алгоритма
Свойства алгоритма
Программная реализация алгоритма
Особенности реализации последовательного алгоритма
Локальность данных и вычислений
Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
Масштабируемость алгоритма и его реализации
Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
Выводы для классов архитектур
Существующие реализации алгоритма
Литература
[1]