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