Участник:Антон Тодуа/Partitioning Around Medoids (PAM): различия между версиями
| Строка 7: | Строка 7: | ||
Самый распространённый вариант реализации k-medoids называется PAM (Partitioning Around Medoids). Он представляет собой «жадный» алгоритм с очень неэффективной эвристикой. Данный метод был предложен Кауфманом и _____________ в 1987 году. | Самый распространённый вариант реализации k-medoids называется PAM (Partitioning Around Medoids). Он представляет собой «жадный» алгоритм с очень неэффективной эвристикой. Данный метод был предложен Кауфманом и _____________ в 1987 году. | ||
| − | Алгоритм начинается с выбора набора данных, состоящих из медоидов и остальных объектов. После выбора k произвольных объектов в качестве медоидов, необходимо для каждой пары x_i и m_k вычислить значение | + | Алгоритм начинается с выбора набора данных, состоящих из медоидов и остальных объектов. После выбора <math>k</math> произвольных объектов в качестве медоидов, необходимо для каждой пары x_i и m_k вычислить значение </math>S({x_{i}}{m_{k}})</math>. По ходу выполнения алгоритма происходит итеративная замена одного из медоидов <math>x_i</math> одним из остальных объектов m_k, если посчитанное ранее значение S меньше нуля. Процесс будет повторятся, пока медоиды не стабилизируются. |
Версия 17:12, 10 октября 2016
Основные авторы описания: Тодуа А.Р., Гусева Ю.В.
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритма
- 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 Программная реализация алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Самый распространённый вариант реализации k-medoids называется PAM (Partitioning Around Medoids). Он представляет собой «жадный» алгоритм с очень неэффективной эвристикой. Данный метод был предложен Кауфманом и _____________ в 1987 году.
Алгоритм начинается с выбора набора данных, состоящих из медоидов и остальных объектов. После выбора [math]k[/math] произвольных объектов в качестве медоидов, необходимо для каждой пары x_i и m_k вычислить значение </math>S({x_{i}}{m_{k}})</math>. По ходу выполнения алгоритма происходит итеративная замена одного из медоидов [math]x_i[/math] одним из остальных объектов m_k, если посчитанное ранее значение S меньше нуля. Процесс будет повторятся, пока медоиды не стабилизируются.
