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etcheverry_jeremy:solution_homework2

Correction

Critères & points attribués (/10)
Rappel du contexte 5
Résultats 7
Qualité du code (commentaires, structures utilisées, …) 7
Animation et visualisation 7
Explication en dehors du code 5
Total (/50) 31

B.P. : le code fonctionne bien mais peu d'explications données et pas d'analyse des résultats.

Compte-rendu

Algorithme CURE

by ETCHEVERRY Jérémy (jetcheve) & FARAU Romain (rfarau)

Nos fichiers

Voici ci-joint, les fichiers de notre algorithme CURE :

Résultats

Nous avons choisi de tester CURE sur 2 valeurs normalisées, qui sont :

  * HP_norm    : le nombre de chevaux d'une voiture (HorsePower)
  * Width_norm : la taille de la voiture

Et ce, dans le but de savoir si les voitures les plus grosses, sont celles qui ont le plus de chevaux.
Voici ci-dessous les résultats que l'on obtient pour 5 clusters.

Nbr cluster depart : 387
Temps d'execution du programme : 6.82173165083 minutes
Nbr cluster final : 5
-----------------
222
70
90
1
4

Les points sur cette image, ne sont pas disposés aléatoirement, comme on pouvait l'avoir initialement, mais le sont selon notre échelle. C'est-à-dire qu'on a en abscisses : HP_norm et en ordonnées : Width_norm.

On peut observer que le cluster le plus gros est celui en rouge.
Il est situé à peu près au centre, ce qui signifie que, de manière générale (en moyenne), les voitures les plus grosses ont le plus de puissance (de chevaux).
Néanmoins, ce n'est pas vrai tout le temps, c'est pourquoi nous avons précisé “de manière générale”.
En effet, on peut observer que le plus petit cluster de 1 élément (orange foncé), est le plus à droite et presque le plus haut. Ce qui signifie que la voiture correspondante est plus puissante et plus grosse que toutes celles du cluster rouge.
A contrario, le cluster bleu, possède des voiture plus puissantes mais aussi grosse que le gros cluster.
On peut également noter que le deuxième plus gros cluster (violet), à des voitures plus grosses mais tout aussi puissante que le cluster rouge.

Pour finir, on peut facilement déduire, que si on avait lancé notre algorithme sur 3 clusters, ont aurait au moins le cluster rouge et violet (les 2 plus gros) qui aurait fuisionnés.
On peut donc conclure, qu'au final mis à part quelques exceptions, en moyenne, les voitures les plus grosses sont bien celles qui ont le plus de puissance.


Remarque : Il n'est pas possible d'upload des fichiers python dont l'extension est .py dans le wiki, ni de fichiers .txt. Par conséquent, nous avons mis nos fichiers sous le format .tlp. Donc pour tester, il faudra repasser nos 2 fichiers en format .py.
Maintenant que tulip est réparé, on a créé une archive .tlpx directement utilisable.

/net/html/perso/melancon/Visual_Analytics_Course/data/pages/etcheverry_jeremy/solution_homework2.txt · Last modified: 2014/01/08 18:21 by bpinaud