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[epclust.git] / epclust / R / clustering.R
index 14915ab..70d263e 100644 (file)
@@ -11,8 +11,8 @@
 #'   and then WER distances computations, before applying the clustering algorithm.
 #'   \code{computeClusters1()} and \code{computeClusters2()} correspond to the atomic
 #'   clustering procedures respectively for stage 1 and 2. The former applies the
-#'   clustering algorithm (PAM) on a contributions matrix, while the latter clusters
-#'   a chunk of series inside one task (~max nb_series_per_chunk)
+#'   first clustering algorithm on a contributions matrix, while the latter clusters
+#'   a set of series inside one task (~nb_items_clust)
 #'
 #' @param indices Range of series indices to cluster in parallel (initial data)
 #' @param getContribs Function to retrieve contributions from initial series indices:
@@ -31,11 +31,23 @@ NULL
 #' @rdname clustering
 #' @export
 clusteringTask1 = function(
-       indices, getContribs, K1, nb_items_per_chunk, ncores_clust=1, verbose=FALSE, parll=TRUE)
+       indices, getContribs, K1, nb_per_chunk, nb_items_clust, ncores_clust=1,
+       verbose=FALSE, parll=TRUE)
 {
        if (verbose)
                cat(paste("*** Clustering task 1 on ",length(indices)," lines\n", sep=""))
 
+
+
+
+
+
+##TODO: reviser le spreadIndices, tenant compte de nb_items_clust
+
+       ##TODO: reviser / harmoniser avec getContribs qui en récupère pt'et + pt'et - !!
+
+
+
        if (parll)
        {
                cl = parallel::makeCluster(ncores_clust)