ED-4.2-m11-1.0-Slajd11: Różnice pomiędzy wersjami
Z Studia Informatyczne
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania
Nie podano opisu zmian |
Nie podano opisu zmian |
||
| Linia 4: | Linia 4: | ||
Popularnym podejściem, stosowanym do rozwiązywania wielu problemów optymalizacyjnych w informatyce, jest zastosowanie algorytmu zachłannego (ang. greedy algorithm). Ogólną ideę algorytmu zachłannego, w odniesieniu do problemu grupowania, można przedstawić następująco: losowo wybierany jest początkowy podział zbioru obiektów na k klastrów, a następnie, stosując technikę iteracyjnej realokacji obiektów pomiędzy klastrami, początkowy podział jest modyfikowany w taki sposób, aby uzyskać poprawę funkcji kryterialnej aż do osiągnięcia warunku stopu. Przykładem takiego podejścia jest jeden z najpopularniejszych algorytmów grupowania, zaimplementowany praktycznie we wszystkich komercyjnych systemach eksploracji danych, algorytm k-średnich. | Popularnym podejściem, stosowanym do rozwiązywania wielu problemów optymalizacyjnych w informatyce, jest zastosowanie algorytmu zachłannego (ang. ''greedy'' ''algorithm'' ). Ogólną ideę algorytmu zachłannego, w odniesieniu do problemu grupowania, można przedstawić następująco: losowo wybierany jest początkowy podział zbioru obiektów na k klastrów, a następnie, stosując technikę iteracyjnej realokacji obiektów pomiędzy klastrami, początkowy podział jest modyfikowany w taki sposób, aby uzyskać poprawę funkcji kryterialnej aż do osiągnięcia warunku stopu. Przykładem takiego podejścia jest jeden z najpopularniejszych algorytmów grupowania, zaimplementowany praktycznie we wszystkich komercyjnych systemach eksploracji danych, algorytm k-średnich. | ||
[[ED-4.2-m11-1.0-Slajd10 | << Poprzedni slajd]] | [[ED-4.2-m11-1.0-toc|Spis treści ]] | [[ED-4.2-m11-1.0-Slajd12 | Następny slajd >>]] | [[ED-4.2-m11-1.0-Slajd10 | << Poprzedni slajd]] | [[ED-4.2-m11-1.0-toc|Spis treści ]] | [[ED-4.2-m11-1.0-Slajd12 | Następny slajd >>]] | ||
Aktualna wersja na dzień 12:38, 31 sie 2006
Grupowanie iteracyjno-optymalizacyjne(2)
Popularnym podejściem, stosowanym do rozwiązywania wielu problemów optymalizacyjnych w informatyce, jest zastosowanie algorytmu zachłannego (ang. greedy algorithm ). Ogólną ideę algorytmu zachłannego, w odniesieniu do problemu grupowania, można przedstawić następująco: losowo wybierany jest początkowy podział zbioru obiektów na k klastrów, a następnie, stosując technikę iteracyjnej realokacji obiektów pomiędzy klastrami, początkowy podział jest modyfikowany w taki sposób, aby uzyskać poprawę funkcji kryterialnej aż do osiągnięcia warunku stopu. Przykładem takiego podejścia jest jeden z najpopularniejszych algorytmów grupowania, zaimplementowany praktycznie we wszystkich komercyjnych systemach eksploracji danych, algorytm k-średnich.
