Участник:Иванов Даниил/Алгоритм устойчивой кластеризации с иcпользованием связей: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Divanov (обсуждение | вклад) (Новая страница: «Вступление = ЧАСТЬ. Свойства и структура алгоритмов = == Общее описание алгоритма == == Ма…») |
Divanov (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 5: | Строка 5: | ||
== Общее описание алгоритма == | == Общее описание алгоритма == | ||
| + | :Алгоритм устойчивой кластеризации с иcпользованием связей ('''robust clustering using links''', ''ROCK'') решает задачу [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F кластеризации] объектов по заранее заданному количеству <math>k</math> кластеров. В пространстве объектов должна быть определена функция сходства/расстояния между объекта <math>sim(p_i, p_j)</math>. Данный алгоритм относится к иерархическим методам кластеризации, который начинает с разбиения пространства на большое количество кластеров и постепенно объединяя их до нужного количества. Алгоритм пытается объединить в один кластер точки с максимальным числом общих соседей. | ||
| + | |||
| + | :Данный алгоритм хорошо подходит для объектов с категориальными признаками (то есть признаками, принимающими небольшое количество значений). С помощью этого алгоритма также часто решается задача [https://en.wikipedia.org/wiki/Association_rule_learning поиска ассоциативных правил]. | ||
== Математическое описание алгоритма == | == Математическое описание алгоритма == | ||
Версия 21:21, 15 октября 2016
Вступление
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 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.9 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
- 3 Литература
1 ЧАСТЬ. Свойства и структура алгоритмов
1.1 Общее описание алгоритма
- Алгоритм устойчивой кластеризации с иcпользованием связей (robust clustering using links, ROCK) решает задачу кластеризации объектов по заранее заданному количеству [math]k[/math] кластеров. В пространстве объектов должна быть определена функция сходства/расстояния между объекта [math]sim(p_i, p_j)[/math]. Данный алгоритм относится к иерархическим методам кластеризации, который начинает с разбиения пространства на большое количество кластеров и постепенно объединяя их до нужного количества. Алгоритм пытается объединить в один кластер точки с максимальным числом общих соседей.
- Данный алгоритм хорошо подходит для объектов с категориальными признаками (то есть признаками, принимающими небольшое количество значений). С помощью этого алгоритма также часто решается задача поиска ассоциативных правил.
