Участник:Dmarkin/Алгоритм кластеризации, основанный на минимальном покрывающем дереве

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску

Автор описания: Маркин Дмитрий Валерьевич, группа 611

Свойства и структура алгоритмов

Общее описание алгоритма

Кластеризация (или кластерный анализ) — это задача разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами. Внутри каждой группы должны оказаться «похожие» объекты, а объекты разных группы должны быть как можно более отличны. Алгоритм кластеризации на k кластеров, основанный на построении минимального остовного дерева (MST):

  1. По исходным данным строится граф. Каждый объект представляется в виде вершины графа, каждые две вершины соединяются ребром. Вычисляется вес ребра при помощи выбранной метрики (например, евклидовой);
  2. Для полученного графа строится минимальное остовное дерево при помощи одного из алгоритмов (наиболее распространены: Алгоритм Крускала, Алгоритм Борувки, Алгоритм Прима)
  3. Удаляется k-1 ребро минимального остовного дерева с максимальным весом и получаются k компонент связности.

Математическое описание алгоритма

Имеем [math]\displaystyle{ n }[/math] объектов [math]\displaystyle{ a }[/math], которые представляют собой элемент метрического пространства с метрикой [math]\displaystyle{ d(x^j,x^i)= }[/math]

Вычислительное ядро алгоритма

Макроструктура алгоритма

Схема реализации последовательного алгоритма

Последовательная сложность алгоритма

Информационный граф

Информационный граф параллельного алгоритма построения минимального покрывающего дерева

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