X-Git-Url: https://git.auder.net/?a=blobdiff_plain;f=TODO;h=199a59f373ae1658b2c794d5c331b52fb9747c70;hb=363ae13430cdee6ba76b42b7316aa4b292b04d93;hp=9fd325a736836bf28f28e9601199a07ccc429d6e;hpb=14cb6cf8266c0e1299f16a4b2352f54dbae26f44;p=epclust.git diff --git a/TODO b/TODO index 9fd325a..199a59f 100644 --- a/TODO +++ b/TODO @@ -1,13 +1,7 @@ simulateur : complètement aléatoire ? from Irish dataset ? +wmtsa : wavBootstrap wavelets methods in statistics with R - p180 -00-convertir2009 et 2010.R -01-extractFeatures.R pour 2009 [utilise Stbr.R] (car on prédit 2010, pas besoin) -02-cluster2009.R -03-compute-sum-of-classes2009.R -05-cluster2WER-2009.R -06-prediction.R - Essayer distance wdist du package biwavelet ? geometric structure of high dim data and dim reduction 2011 @@ -18,30 +12,38 @@ A faire: - finir les experiences (sur nb de classes, nb de curves / chunk, nb de procs) et sur d'autres architectures - - - - -dans old_C_code/build : -cmake ../stage1/src -make - -dans data/, lancer R puis : -source("../old_C_code/wrapper.R") -serialize("../old_C_code/build", "2009.csv","2009.bin") - - - - ppam_exe("build",np,"pathTo2010.bin","nbSeriesPerChunk nbClusters 1 2") - C = getMedoids("build", "ppamResult.xml", "ppamFinalSeries.bin") - quelques_series = deserialize("pathTo2010.bin", rangs...) - #plot C ... et quelques_series ... - getDistor("buid", "ppamResult.xml", "pathTo2010.bin") - -- interface matrice -> binaire - OK - - - courbe synchrone - ?? - Piste à explorer pour les comparaisons: H20 + +renvoyer nombre d'individues par classe ? (+ somme ?) +hypothèse : données déjà ordonnées 48 1/2H sur 365j +utiliser du mixmod avec modèles allongés +doit tourner sur machine plutôt standard, utilisateur "lambda" +utiliser Rcpp ? + +#point avec Jairo: +#rentrer dans code C cwt continue Rwave +#passer partie sowas à C +#fct qui pour deux series (ID, medoides) renvoie distance WER (Rwave ou à moi) +#transformee croisee , smoothing lissage 3 composantes , + calcul pour WER +#determiner nvoice noctave (entre octave + petit et + grand) + +#TODO: load some dataset ASCII CSV +#data_bin_file <<- "/tmp/epclust_test.bin" +#unlink(data_bin_file) + +#https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2011-June/280133.html +#randCov = function(d) +#{ +# x <- matrix(rnorm(d*d), nrow=d) +# x <- x / sqrt(rowSums(x^2)) +# x %*% t(x) +#} + +#TODO: soften condition clustering.R line 37 ? +#regarder mapply et mcmapply pour le // (pas OK pour Windows ou GUI... mais ?) +#TODO: map-reduce more appropriate R/clustering.R ligne 88 +#Alternative: use bigmemory to share series when CSV or matrix(...) + +#' @importFrom synchronicity boost.mutex lock unlock + +subtree: epclust, shared. This root folder should remain private