X-Git-Url: https://git.auder.net/?a=blobdiff_plain;f=TODO;h=3a7c13e4f1b8dd5b7e39e0a34a6826f33c9e506d;hb=1c6f223e4dc7f7f022fd18b1c99deff0da022387;hp=cd454f21189bebff085bdbcad0d368c9c560be4d;hpb=65bd7506a22f58e425d5de32cd58b70efad2b2ab;p=epclust.git

diff --git a/TODO b/TODO
index cd454f2..3a7c13e 100644
--- a/TODO
+++ b/TODO
@@ -41,3 +41,34 @@ distor = getDistor("../old_C_code/build", "ppamResult.xml", "2009.bin")
 	 ??
 
 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 toutner sur machine plutôt standard, utilisateur "lambda"
+utiliser Rcpp ?
+
+=====
+
+strategies for upscaling
+From 25K to 25M : in 1000 chunks of 25K
+Reference values :
+ K0 = 200 super consumers (SC)
+ K∗ = 15 nal clusters
+1st strategy
+ Do 1000 times ONLY Energycon's 1st-step strategy on 25K clients
+ With the 1000 × K0 SC perform a 2-step run leading to K∗ clusters
+
+--> il faut lancer 1000(param: nbTasks?) tâches avec itérations (éventuelles)
+--> écrire tous les résultats, puis les récupérer pour démarrer :
+--> phase 2 sur 1000xK0 médoïdes
+
+2nd strategy
+ Do 1000 times Energycon's 2-step strategy on 25K clients leading to
+ 1000 × K∗ intermediate clusters
+ Treat the intermediate clusters as individual curves and perform a
+ single 2-step run to get K∗ final clusters
+
+--> 1000(nbTasks) tâches avec itérations possibles, puis phase 2 en fin de chaqune des 1000
+tâches. On obtient 1000xK* médoïdes
+--> Phase 2 sur les 1000xK* médoïdes