在数据挖掘和机器学习中,K-means是一种广泛使用的聚类算法,它通过迭代方式将数据点划分为K个簇,使得每个点与其所属簇的质心距离之和最小。然而,面对海量数据时,传统的串行K-means算法显得力不从心,计算效率低下。为此,并行化K-means成为了一个重要的研究方向。 并行化K-means的基本原理 并行化K-means的核心思想...
向量ID:向量)context.write(newIntWritable(nearestCenterIndex),newVectorWritable(vectorId,vector));}publicclassKMeansReducerextendsReducer<IntWritable,VectorWritable,VectorWritable,NullWritable>{//输出新的中心writer
并行K-Means是一种使用MPI(Message Passing Interface)进行并行计算的算法,用于在大规模数据集上执行聚类分析。然而,并行K-Means的MPI聚集在处理器数量为2个或更多时不适用。 并行K-Means的MPI聚集算法通过将数据集划分为多个子集,并将每个子集分配给不同的处理器进行计算。每个处理器独立地执行K-Means算法的迭...
表1中,t1表示使用传统串行K-means算法处理数据集所花的时间;t2表示使用并行化K-means算法处理数据集所花的时间。通过实验数据可以发现,当数据集的规模较小时,串行K-means算法的执行效率优于并行化K-means算法的执行效率,这是由于数据量小时,其计算任务所消耗的资源较少,但是在Hadoop平台上启动、分配任务以及进行作业...
kmeans算法并行化的mpi程序 用c语言写了kmeans算法的串行程序,再用mpi来写并行版的,貌似参照着串行版来写并行版,效果不是很赏心悦目~ 并行化思路: 使用主从模式。由一个节点充当主节点负责数据的划分与分配,其他节点完成本地数据的计算,并将结果返回给主节点。大致过程如下:...
cuda_kmeans():kmeans计算的入口函数 nextPowerOfTwo(int n):它计算大于等于输入参数n的第一个2的幂次数。 free_memory():释放内存空间 ~KMEANS():析构函数 并行的代码主要三个函数: find_nearest_cluster(...) compute_delta(...) euclid_dist_2(...) ...
写在前面:本文主要介绍如何使用CUDA并行计算框架实现机器学习中的Kmeans算法,Kmeans算法的原理见笔者的上一篇文章【机器学习】K均值聚类算法原理,本文重点在于并行实现的过程。 1 Kmeans 聚类算法过程回顾 输入:n个样本集合X; 输出:样本集合的聚类C; 初始化。令t=0,选择初始化的k个样本作为初始聚类中心; ...
Kmeans算法通过MapReduce框架实现并行化,以处理大规模数据集。在Map阶段,数据点被分配到最近的簇中心;而在Reduce阶段,更新簇中心。这种并行导入方法提高了算法的计算效率和可伸缩性。 Kmeans聚类算法是一种基于距离的迭代算法,用于将数据集划分为K个不同的簇,在大数据环境下,可以使用MapReduce框架对Kmeans算法进行并行...
该算法与k-means++算法不同的地方是它每次迭代都会抽样出多个中心点而不是一个中心点,且每次迭代不互相依赖,这样我们可以并行的处理这个迭代过程。由于该过程产生出来的中心点的数量远远小于输入数据点的数量, 所以第8步可以通过本地k-means++算法很快的找出k个初始化中心点。何为本地k-means++算法?就是运行在单个...
hadoop集群,K-means算法是很容易进行并行计算的。 算法可能找到局部最优的聚类,而不是全局最优的聚类。使用改进的二分k-means算法。 二分k-means算法:首先将整个数据集看成一个簇,然后进行一次k-means(k=2)算法将该簇一分为二,并计算每个簇的误差平方和,选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二,直至簇...