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
- 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