TODO

   1 simulateur : complètement aléatoire ? from Irish dataset ?
   2 wmtsa : wavBootstrap
   3 wavelets methods in statistics with R - p180
   4
   5 Essayer distance wdist du package biwavelet ?
   6
   7 geometric structure of high dim data and dim reduction 2011
   8
   9 https://docs.docker.com/engine/getstarted/step_one/
  10
  11 A faire:
  12  - finir les experiences (sur nb de classes, nb de curves / chunk, nb de procs)
  13    et sur d'autres architectures
  14
  15 Piste à explorer pour les comparaisons: H20
  16
  17 renvoyer nombre d'individues par classe ? (+ somme ?)
  18 hypothèse : données déjà ordonnées 48 1/2H sur 365j
  19 utiliser du mixmod avec modèles allongés
  20 doit tourner sur machine plutôt standard, utilisateur "lambda"
  21 utiliser Rcpp ?
  22
  23 #point avec Jairo:
  24 #rentrer dans code C cwt continue Rwave
  25 #passer partie sowas à C
  26 #fct qui pour deux series (ID, medoides) renvoie distance WER (Rwave ou à moi)
  27 #transformee croisee , smoothing lissage 3 composantes , + calcul pour WER
  28 #determiner nvoice noctave (entre octave + petit et + grand)
  29
  30 #TODO: load some dataset ASCII CSV
  31 #data_bin_file <<- "/tmp/epclust_test.bin"
  32 #unlink(data_bin_file)
  33
  34 #https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2011-June/280133.html
  35 #randCov = function(d)
  36 #{
  37 #   x <- matrix(rnorm(d*d), nrow=d)
  38 #   x <- x / sqrt(rowSums(x^2))
  39 #   x %*% t(x)
  40 #}