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mora_raphael:solution_homework2

Table of Contents

Correction

Critères & points attribués (/10)
Rappel du contexte 5
Résultats 6
Qualité du code (commentaires, structures utilisées, …) 6
Animation et visualisation du dessin 6
Explication en dehors du code 6
Total (/50) 29

B.P. : Vous n'avez pas compris le sujet du devoir. Néanmoins, il y a de l'idée dans le code.

Compte-rendu

Implémentation de algorithme de CURE - Groupe Raphaël Mora, Sarah Parant

1. Code Source

projet_tp3.tlpx

Les sources du projet sont constituées de deux fichiers Python :

  • Un premier fichier contenant l'algorithme de normalisations des données
  • Un second fichier contenant l'ensemble de notre solution d’implémentation de CURE

2. Choix des données

Notre problématique étant la suivante : Y a t'il corrélation entre la taille d'une voiture et la dimension du moteur ?

Nous avons mis en relation les données 'Width' et 'Engine Size' pour répondre à cette problématique.

3. Détails du code

Pour notre solution, nous avons créé deux classes annexes utilisées pour faciliter la manipulation des données.

  • La classe Point représente un point à deux dimensions.
  • La classe Cluster représente un ensemble de points.

L'algorithme de CURE a été implémenté dans la fonction clustering(liste_de_cluster [, viewTulip, nombre_de_clusters_finaux]). En prétraitement, nous avons inséré nos données dans une liste de cluster contenant chacun un point (Engine Size normalisé et Width normalisé). La liste est ensuite utilisée dans la fonction clustering. La viewTulip que demande la fonction clustering est le viewColor pour voir les points se colorier pendant l'algorithme.

Par manque de temps, notre algorithme ne fonctionne qu'avec deux jeux de données. Pour accélérer le temps de calcul, nous avons utilisé un tableau de distance. Lorsque nous fusionnons deux clusters, nous recalculons les distances qui ont été modifiées.

4. Résultat

Ci-dessous, nous pouvons voir le résultat pour 3 clusters.

En rouge, vert et bleu, nous avons nos 3 clusters. En rose, nous avons les représentants du cluster rouge. Les représentants ont été agrandis pour pouvoir être reconnus. Nous remarquons que nos points sont réunis quasiment dans un seul cluster. La relation entre Engine Size et Witdh est donc liée. Lorsque l'un augmente, l'autre aussi augmente.

/net/html/perso/melancon/Visual_Analytics_Course/data/pages/mora_raphael/solution_homework2.txt · Last modified: 2014/01/08 18:55 by bpinaud