Ajout infos sur le clustering descending and ascending
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ci/woodpecker/push/woodpecker Pipeline was successful
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0ddc44022b
commit
f2ecf635ba
3 changed files with 11 additions and 3 deletions
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@ -13,9 +13,16 @@ bibliography: references.bib
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- Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le
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- Si plusieurs clustering possibles les tester et sélectionner le
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meilleur
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meilleur
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- Ré-ajuster les bonnes partitions.
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- Ré-ajuster les bonnes partitions.
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- ▶️ Je commence à coder ça ➡️ Je stocke la première étape de clustering pour moins galérer
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- ✅ C'est bon j'ai une fonction qui tourne, mais lentement ⌛
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- Idée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi
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- ✅ Idée de Sophie : alterner descendant et ascendant → prometteur aussi. J'ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d'inférence. j'ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.
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- J'ai codé le fichier de simulations et débugguer le vecteur de clustering ▶️ à voir les performances. ➡️ la simu à 9 réseaux (bcp de variabilité a priori) est lancée attente résultats ➡️ Je tombe sur un bug déjà rencontré dans les simus d'inférence. j'ai lancé sans parallélisation pour essayer de comprendre le bug.
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✅ Il y avait un bug dans la fenêtre glissant où la condition d'arrêt quand le BICL n'augmentait plus était mal détectée. Corrigé
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- Pour les deux propositions données simulées tester diverses distances.
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- Pour les deux propositions données simulées tester diverses distances.
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@ -29,6 +36,7 @@ bibliography: references.bib
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- Si problème de parallélisation vient de pb de version *future.callr* le signaler à MIGALE.
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- Si problème de parallélisation vient de pb de version *future.callr* le signaler à MIGALE.
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- ✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc.
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- ✅ Réparé mauvais placement des légendes, des valeurs etc.
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### Applications
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### Applications
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- Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et *clusteriser*.
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- Kmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et *clusteriser*.
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suivi/2025-24/figs/ari-clustering-desc&asc30.png
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suivi/2025-24/figs/ari-clustering-desc&asc30.png
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Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 28 KiB |
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suivi/2025-24/figs/ari-clustering-desc&asc9.png
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BIN
suivi/2025-24/figs/ari-clustering-desc&asc9.png
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Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 22 KiB |
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