Contributions à l'étude de la classification spectrale et applications

102 Parallélisation de la classification spectrale
processeurs est réduit (nbproc = q) et le calcul du paramètre d’affinité spécifique σ ∗ pour l’interface
est supprimé. Le principal avantage est que la méthode de clustering spectral est utilisée sur tous
les sous-domaines avec la même topologie de volume ce qui ne brise pas la distribution isotropique.
Remarque 3.12. Le seuil τ défini par l’équation (3.9) est préservé pour réduire le temps de l’étape
de regroupement et maintenir une cohérence entre le nombre de découpes et l’ensemble des données
S. Donc, le volume de l’intersection entre les sous-domaines est majoré par une fraction du volume
total balayé par S.
Le principe de la stratégie avec recouvrement le long des frontières de découpes est représenté
sur la figure 3.12 pour le cas q = 2.
Figure 3.12 – Principe de l’alternative clustering spectral parallèle avec recouvrement pour q = 2
Etape de prétraitement : partitionner S en q sous-domaines
Incluons toutes les données dans une boîte de de côté li pour la ième dimension, i = {1, .., p}
où :
li = max1