Алгоритм устойчивой кластеризации с иcпользованием связей

Алгоритм устойчивой кластеризации с иcпользованием связей
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	$...$
Объём входных данных	$...$
Объём выходных данных	$...$
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы	$...$
Ширина ярусно-параллельной формы	$...$

Автор описания: В.А. Рулев.

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Алгоритм устойчивой кластеризации с иcпользованием связей (robust clustering using links, ROCK) был предложен в 2000 году Sudipto Guha (Stanford University), Rajeev Rastogi (Bell Laboratories) и Kyuseok Shim (Bell Laboratories) для кластеризации объектов с категорийными признаками.

Кластеризация (кластерный анализ) — задача разбиения заданной выборки объектов на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались. Каждый объект из выборки характеризуется рядом признаков, которые могут быть вещественными, целочисленными, категорийными (т.е. принимающими значения из какого-либо множества) и др. Множество значений, которые может принимать признак, называется доменом этого признака. Так, например, у объекта кошка может быть категорийный признак порода, доменом которого является множество [персидская, бенгальская, сфинкс, мейн-кун, ...].

Будем считать объекты выборки точками $P=\{p_1, ..., p_M\}$ в $N$-мерном пространстве признаков. В ходе кластеризации все имеющиеся точки должны быть разделены на $k$ непересекающихся подмножеств (кластеров) $C_1, ..., C_k$ таким образом, чтобы полученные кластеры максимизировали некоторую критериальную функцию $f(C_1, ..., C_N)$.

1.2 Математическое описание алгоритма

Алгоритм устойчивой кластеризации с использованием связей предназначен для работы с объектами типа "транзакция" (иногда также называется "покупательская корзина"). Транзакция представляет собой множество товаров, приобретенных покупателем у поставщика. Количество атрибутов транзакции равно количеству предлагаемых поставщиком товаров, и каждый атрибут может принимать два значения: присутствует (1), если этот товар присутствует в транзакции, или отсутствует (0), если он в транзакции отсутствует.

Будет называть две транзакции $p_1$ и $p_2$ соседями, если мера сходства этих транзакций больше некоторого заранее заданного порогового значения $\theta$, то есть

$sim(p_1,p_2)\lt \theta$

В качестве меры сходства в алгоритме устойчивой кластеризации с использованием связей используется основанная на коэффициенте Жаккара мера сходства

$sim(p_1,p_2)=\frac{N)p_1 \cap p_2)}{N(p_1 \cup p_2)}$

где $N(p)$ - количество товаров, присутствующих в транзакции $p$.

Количеством связей двух транзакций будем называть количество общих соседей этих транзакций, то есть

$links(p_1,p_2)=N(\{p \in P | sim(p_1,p)\lt \theta\} \cap \{p \in P | sim(p_2,p)\lt \theta\})$

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

тут что-то будет

1.4 Макроструктура алгоритма

и тут

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

и тут

1.6 Последовательная сложность алгоритма

и тут

1.7 Информационный граф

и тут

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

и тут

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

и тут

1.10 Свойства алгоритма

и тут

2 Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

и тут

2.2 Локальность данных и вычислений

и тут

2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

и тут

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

и тут

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

и тут

2.6 Выводы для классов архитектур

и тут

2.7 Существующие реализации алгоритма

нету :(

3 Литература

<references \>