ED-4.2-m11-1.0-Slajd11

Z Studia Informatyczne
Wersja z dnia 12:38, 31 sie 2006 autorstwa ALesniewska (dyskusja | edycje)
(różn.) ← poprzednia wersja | przejdź do aktualnej wersji (różn.) | następna wersja → (różn.)
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania

Grupowanie iteracyjno-optymalizacyjne(2)

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.


<< Poprzedni slajd | Spis treści | Następny slajd >>