X-Git-Url: https://git.auder.net/?a=blobdiff_plain;f=TODO;h=96a8221f6b61b77fa95f0d3e59cab4b50f3ab899;hb=c33af7e44b802c182ea92c79b56a72cae3007301;hp=9fd325a736836bf28f28e9601199a07ccc429d6e;hpb=14cb6cf8266c0e1299f16a4b2352f54dbae26f44;p=epclust.git

diff --git a/TODO b/TODO
index 9fd325a..96a8221 100644
--- a/TODO
+++ b/TODO
@@ -18,25 +18,21 @@ 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")
+serialize("../old_C_code/build", "2009.csv","2009.bin",1)
+library(parallel)
+np = detectCores()
+nbSeriesPerChunk = 3000
+nbClusters = 20
+ppam_exe("../old_C_code/build",np,"2009.bin",nbSeriesPerChunk,nbClusters)
+C = getMedoids("../old_C_code/build", "ppamResult.xml", "ppamFinalSeries.bin")
+first100series = deserialize("../old_C_code/build", "2009.bin", "2009.csv.part", "1-100")
+distor = getDistor("../old_C_code/build", "ppamResult.xml", "2009.bin")
 
 - interface matrice -> binaire
 	 OK
@@ -45,3 +41,41 @@ serialize("../old_C_code/build", "2009.csv","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
+
+#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)