From: Benjamin Auder <benjamin.auder@somewhere>
Date: Fri, 7 Apr 2017 10:01:50 +0000 (+0200)
Subject: add TODO Jairo
X-Git-Url: https://git.auder.net/%7B%7B%20asset%28%27mixstore/images/css/img/%7B%7B%20targetUrl%20%7D%7D?a=commitdiff_plain;h=e06420d26899e68416f782e83ed586e9e8f0b6e6;p=epclust.git

add TODO Jairo
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diff --git a/TODO b/TODO
index 95b9aa1..c5f4081 100644
--- a/TODO
+++ b/TODO
@@ -79,3 +79,26 @@ Plutôt ça que hack auto notebook generation:
 #Options : smooth_lvl + filtre gaussien (smooth_method ?)
 (this file :
 https://github.com/tgouhier/biwavelet/blob/master/R/smooth.wavelet.R )
+
+=====
+
+Voici le code :
+
+library(epclust)
+
+n <- 5
+N <- 128
+M <- matrix(runif(n * N), nrow = n) #séries en lignes
+M <- t(apply(M, 1, cumsum)) / sqrt(n * N)
+matplot(t(M), type = 'l', lty = 1)
+
+dists3a <- computeWerDists(1:n, function(inds) M[,inds], n)
+
+# je passe de distance Wer à corrélations : moralement tout est à 0
+summary((1 - dists3a[lower.tri(dists3a)]^2) / N / n)
+
+# or, les courbes sont très similaires, nous devrions être proche de 1 !
+corM <- cor(t(M))
+summary(corM[lower.tri(corM)])
+
+---------> à checker