Участник:Kirillov\Графо-ориентированный алгоритм кластеризации CHAMELEON: различия между версиями
Kirillov (обсуждение | вклад) |
Kirillov (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 2: | Строка 2: | ||
== Общее описание алгоритма == | == Общее описание алгоритма == | ||
| − | + | Алгоритм CHAMELEON первые представлен в 1999 департаментом компьютерных наук и инженерии, университет Миннесоты, США. Авторы George Karypis, Eui-Hong (Sam) Han, Vipin Kumar. | |
Кластеризация – процесс разбиения множества данных по некоторому признаку на такие группы, что в пределах одной группы данные максимально схожи по данному признаку, а в разных группах данные максимально различны. Иерархические алгоритмы кластеризации строят не одно разбиение множества данных на кластеры, а систему вложенных разбиений. CHAMELEON является агломеративным методом (снизу вверх), когда после первого разбиения на мелкие кластеры пары близлежащих кластеров итеративно объединяются в общий кластер. На первом этапе CHAMELEON использует алгоритм разделения графа для получения набора относительно малых кластеров. На втором этапе, для объединения кластеров, полученных на первом этапе, в настоящие кластеры, используется иерархическая агломеративная кластеризация. Таким образом, алгоритм, фактически, является гибридным, построенным комбинацией графо-ориентированных и классических иерархических методов. | Кластеризация – процесс разбиения множества данных по некоторому признаку на такие группы, что в пределах одной группы данные максимально схожи по данному признаку, а в разных группах данные максимально различны. Иерархические алгоритмы кластеризации строят не одно разбиение множества данных на кластеры, а систему вложенных разбиений. CHAMELEON является агломеративным методом (снизу вверх), когда после первого разбиения на мелкие кластеры пары близлежащих кластеров итеративно объединяются в общий кластер. На первом этапе CHAMELEON использует алгоритм разделения графа для получения набора относительно малых кластеров. На втором этапе, для объединения кластеров, полученных на первом этапе, в настоящие кластеры, используется иерархическая агломеративная кластеризация. Таким образом, алгоритм, фактически, является гибридным, построенным комбинацией графо-ориентированных и классических иерархических методов. | ||
На первом этапе, согласно графо-ориентированному подходу, происходит построение графа на матрице сходства объектов по принципу k ближайших соседей. Две вершины такого графа соединяет ребро, если объект, соответствующий любой из этих вершин попадает в число k наиболее близких объектов для объекта, соответствующего другой вершине из данной пары. | На первом этапе, согласно графо-ориентированному подходу, происходит построение графа на матрице сходства объектов по принципу k ближайших соседей. Две вершины такого графа соединяет ребро, если объект, соответствующий любой из этих вершин попадает в число k наиболее близких объектов для объекта, соответствующего другой вершине из данной пары. | ||
Версия 21:05, 15 октября 2016
Содержание
- 1 ЧАСТЬ. Свойства и структура алгоритмов
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 ЧАСТЬ. Программная реализация алгоритма
- 2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 2.2 Локальность данных и вычислений
- 2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
- 2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
- 2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
- 2.6 Выводы для классов архитектур
- 2.7 Существующие реализации алгоритма
1 ЧАСТЬ. Свойства и структура алгоритмов
1.1 Общее описание алгоритма
Алгоритм CHAMELEON первые представлен в 1999 департаментом компьютерных наук и инженерии, университет Миннесоты, США. Авторы George Karypis, Eui-Hong (Sam) Han, Vipin Kumar. Кластеризация – процесс разбиения множества данных по некоторому признаку на такие группы, что в пределах одной группы данные максимально схожи по данному признаку, а в разных группах данные максимально различны. Иерархические алгоритмы кластеризации строят не одно разбиение множества данных на кластеры, а систему вложенных разбиений. CHAMELEON является агломеративным методом (снизу вверх), когда после первого разбиения на мелкие кластеры пары близлежащих кластеров итеративно объединяются в общий кластер. На первом этапе CHAMELEON использует алгоритм разделения графа для получения набора относительно малых кластеров. На втором этапе, для объединения кластеров, полученных на первом этапе, в настоящие кластеры, используется иерархическая агломеративная кластеризация. Таким образом, алгоритм, фактически, является гибридным, построенным комбинацией графо-ориентированных и классических иерархических методов. На первом этапе, согласно графо-ориентированному подходу, происходит построение графа на матрице сходства объектов по принципу k ближайших соседей. Две вершины такого графа соединяет ребро, если объект, соответствующий любой из этих вершин попадает в число k наиболее близких объектов для объекта, соответствующего другой вершине из данной пары.
