transatlantic-beta 0.0.1.dev1

No project description provided

Inżynierka

Co robimy

1. Robimy algorytmy które będą klasteryzować dane.
2. Wiemy do jakich klastrów należą niektóre z punktów.
3. Operujemy tylko na danych liczbowych.
4. Algorytm tworzy klastry tylko dla danego dataset. O to chodzi w tej transdukcji, że nie tworzy się modelu. Jak mamy klastry i pojawi się nowy punkt w danych to trzeba liczyć na nowo wszystkie klastry.

Linki

Ogólnie, co to jest ta transdukcja:

https://en.wikipedia.org/wiki/Transduction_(machine_learning)

To wszystko co robimy można podpiąć pod semi-supervised learning:

https://arxiv.org/pdf/1307.0252

Bardzo możliwe że jednym z algorytmów to będzie zmodyfikowany K-Means:

https://www.ire.pw.edu.pl/~pplonski/papers/PP_KZ_kmeans_icannga2013.pdf - tu zrobili coś takiego

UPDATE: Pewnie nie będzie to K-Means, bo z założenia tworzy on model, ale nadal K-Means można używać jako pomocnik w algorytmach innych, np: Spectral Clustering (ono też oparte jest na grafach)

Algorytmy oparte na drzewach też warto sprawdzić, bo Prof. Gągolewski napisał paper + drzewa rozpinające są z założenia transduktywne (wyglądają inaczej dla set vs. set+ jeden punkt):

https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s00357-024-09483-1.pdf

Graph-Based clustering (ogólniejsze niż drzewa, pojawia się problem reprezentacji danych za pomocą grafu):

https://www.cse.msu.edu/~cse802/S17/slides/Lec_20_21_22_Clustering.pdf

Dane do testowania

Najlepiej skorzystać z gotowych dataset, do testowania, bardzo dużo jest w Repozytorium prof. Gągolweskiego

Nauka

Pewnie trzeba będzie się nauczyć NetworkX żeby z drzew korzystać; zakładam że nie musimy od początku pisać algorytmów szukających min. drzewa rozpinającego:
https://networkx.org/

JAK SIĘ PISZE BIBLIOTEKI W PYTHONIE?

Nw to się wydaje przydatne
https://www.reddit.com/r/learnpython/comments/13ouob6/how_to_create_a_python_packagelibrary/

Do ustalenia

1. Czy wiemy ile klastrów ma być w danych
2. Czy przyjmujemy założenie że otrzymamy jakiegoś reprezentanta dla każdego z klastrów
3. Czy przyjmujemy założenia o tym, ile danych (minimum/maksimum) ma być sklasyfikowanych