K-Means算法 K-Means算法是一种通用算法,它根据点之间的几何距离(即坐标平面上的距离)进行聚类。这些集群围绕着质心分组,使它们成为球形,并具有相似的大小。 对于初学者来说,这是我们推荐的一种算法,因为它很简单,而且足够灵活,可以为大多数问题获得合理的结果。 优点:K-Means算法是最流行的聚类算法,因为如果您想...
本发明公开了一种基于SoC-FPGA的自重构K-means聚类技术实现方法,它包括以下步骤:S1:构建ARM主机端和FPGA设备端协作的SoC-FPGA异构平台模型;S2:ARM主机端构建OpenCL主机程序,创建内核,完成内存分配与映射;S3:主机程序调用FPGA设备端的内核程序,将数据传输至FPGA设备端;S4:第一OpenCL内核程序并行流水地计算欧式距离,...
(3)分层聚类算法(Hierarchical Clustering):单连锁聚类(Single-linkage Clustering),概念聚类(Conceptual Clustering)等。 (4)聚类分析(Cluster analysis):BIRCH算法、DBSCAN算法,期望最大化(Expectation-maximization,EM)、模糊聚类(Fuzzy Clustering)、K-means算法、K均值聚类(K-means Clustering)、K-medians聚类、均值漂...
对目前形成的K+1 个聚类计算 DBInew 的值,和未重新分配对象到这 k+1 个类之前计算的 DBIold进行比较,如果 DBInew <DBIold,则这个新找到的聚类中心可以作为新的聚类中心,否则将终止本次查找 k 的工作,并恢复到 DBIold 的状态。当所有这样符合新类产生条件的数据对象的 DBI 值都大于 DBIold 时,则确定再没...
第十章K-means聚类 10.1K-means介绍 10.2算法实现及结构 10.3优化过程 10.3.1确定工作组大小 10.3.2运算开销 10.3.3平衡树 10.3.4向量化 10.4优化结果 第三部分 附录 预估共43~54页,3~4.4万字。 附录A数据类型 附录B操作符 附录C限定符 附录D内置函数 ...
针对这些问题,基于Hadoop2.0,采用CPU和FPGA的集群架构,提出了一种大数据量下基于MapReduce的K-means聚类算法的FPGA加速系统,利用并行处理技术以提高大数据量下K-means聚类算法的处理速度.首先,分析K-means聚类算法,找出该算法中最耗时的计算过程.利用MapReduce并行编程模型的优点,对K-means算法进行并行化设计,确定map过程...
本发明提出了一种基于MapReduce的Kmeans聚类算法FPGA加速系统,该加速系统主要包括Map任务数据收发子系统,Map任务加速子系统,Reduce任务数据收发子系统和Reduce任务加速子系统,Map任务数据收发子系统传送来自PCIe端的相应数据给Map任务加速子系统,并将Map任务加速子系统的最终计算结果回传给PCIe端;Reduce任务数据收发子系统...
k-均值聚类(k-means clustering)的目标是将n组观测值分为k个聚类,其中每个观测值都属于其接近的那个均值的聚类,这些均值被用作这些聚类的原型。这会将数据空间分割成Voronoidan单元。 异常检测(Anomaly detection): K最近邻(k-nearest neighbors/k-NN)是用于分类和回归的非参数方法。在这两种情况下,输入都是由特...
这个算法通常采用降维算法,例如K-Means算法或PCA算法。 11.显示结果:将处理的结果通过FPGA输出到显示器或其他设备。 六、结论 本文介绍了基于FPGA和DSP的自适应波束形成设计。FPGA技术提供了一个高度可配置的硬件逻辑平台,而DSP技术则提供了高效率和精确计算的能力。通过这两种技术的结合应用,工程师可以实现高效的自...
K-means聚类算法基本思想,首先算法随机选取k个点作为初始聚类中心,然后计算各个数据对象到各聚类中心的距离,把数据对象归到离它最近的那个聚类中心所在的类;对调整后的新类计算新的聚类中心,如果相邻两次的聚类中心没有任何变化,说明数据对象调整结束,聚类准则Jc已经收敛。K-means聚类算法的一个特点是在每次迭代中都要...