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):
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);
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