Алгоритмы и структуры данных 2 2017/2018/Clustering: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Aumnov (обсуждение | вклад) |
Aumnov (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 8: | Строка 8: | ||
Для удобства реализации и визуализации мы будем работать с точками на плоскости. | Для удобства реализации и визуализации мы будем работать с точками на плоскости. | ||
Вам дается код с заготовкой на C++, в котором реализована генерация случайных наборов точек, запись результата в скрипт для отображения с помощью утилиты gnuplot, а также некоторый набор полезных функций и классов. Необходимо реализовать функции кластеризации и проверить их работу на примерах нескольких наборов точек. | |||
Версия от 11:37, 10 октября 2017
Кластеризация объектов
В этом задании мы рассмотрим задачу кластеризации объектов. Вам необходимо реализовать два алгоритма кластеризации:
1) Кластеризация на основе минимального остовного дерева, максимизирующая минимальное межкластерное расстояние;
2) Кластеризация жадным алгоритмом, приближенно минимизирующая максимальное внутрикластерное расстояние.
Для удобства реализации и визуализации мы будем работать с точками на плоскости.
Вам дается код с заготовкой на C++, в котором реализована генерация случайных наборов точек, запись результата в скрипт для отображения с помощью утилиты gnuplot, а также некоторый набор полезных функций и классов. Необходимо реализовать функции кластеризации и проверить их работу на примерах нескольких наборов точек.