Участник:Пискунов Константин/ Алгоритм кластеризации категориальных данных (Clustering with sLOPE, CLOPE)

Алгоритм CLOPE
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	[math]\displaystyle{ O(N*k*A) }[/math]
Объём входных данных	[math]\displaystyle{ N*A+1 }[/math]
Объём выходных данных	[math]\displaystyle{ N }[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы	[math]\displaystyle{ O(N*A) }[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы	[math]\displaystyle{ O(N*k*A) }[/math]

Основные авторы описания: К.А.Пискунов

Свойства и структура алгоритма

Общее описание алгоритма

Задачи кластеризации больших массивов категорийных данных весьма актуальна для систем анализа данных. Категорийные данные встречаются в любых областях: производство, коммерция, маркетинг, медицина… Категорийные данные включают в себя и так называемые транзакционные данные: чеки в супермаркетах, логи посещений веб-ресурсов. Сюда же относится анализ и классификация текстовых документов (Text Mining).

Литература

Yang, Y., Guan, H., You. J. CLOPE: A fast and Effective Clustering Algorithm for Transactional Data In Proc. of SIGKDD’02, July 23-26, 2002, Edmonton, Alberta, Canada.

Wang, K., Xu, C.. Liu, B. Clustering transactions using large items. In Proc. CIKM’99, Kansas, Missouri, 1999.