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).