36MPI_Bcast(&K,1,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);//进程0广播37MPI_Bcast(&N,1,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);38MPI_Bcast(&D,1,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD);39if(rank) data=array(N/(size-1),D);//其他进程分配存储数据集的空间40all_in_cluster=(int*)malloc(N/(size-1)*size*sizeof(int)...
Matlab K-means并行运算 斌iceice 阳光自己才能照亮别人3 人赞同了该文章 主程序 %设定好数据集合大小,一次跑完 NN=[10000,100000,1000000]; for nn=1:3 data=rand(NN(1,nn),2); k_value=10; %从样本中,随机选取K个样本作为初始的聚类中心; data_num = size(data, 1); temp = randperm(data_num,...
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...
首先介绍了K-means算法在单个计算机上的聚类算法的设计思想,其次重点对K-means算法在集群环境下聚类算法的设计思想进行具体阐述。K-means聚类算法在面对海量数据时,时间和空间的复杂性已成为K-means聚类算法的瓶颈。本文在充分研究传统 K-Means聚类算法的基础上, 提出了基于的并行 K-Means聚类算法的设计思想, 给出了...
满二叉树的二分K-means聚类并行推荐算法 实现方案和思路 算法设计 二分K-means算法迭代: 初始化:随机选择一个中心点作为根节点,然后对该中心点应用K-means算法(K=2),得到两个子簇。 迭代:对每个子簇重复应用K-means算法(K=2),直到满足停止条件(如达到预设的树深度或簇内凝聚度低于某阈值)。
首先介绍了K-means算法在单个计算机上的聚类算法的设计思想,其次重点对K-means算法在集群环境下聚类算法的设计思想进行具体阐述。K-means聚类算法在面对海量数据时,时间和空间的复杂性已成为K-means聚类算法的瓶颈。本文在充分研究传统K-Means聚类算法的基础上,提出了基于的并行K-Means聚类算法的设计思想,给出了其加速...
以K-means算法为代表的聚类分析是数据挖掘领域最重要的研究方向之一，K-means是一种典型的基于划分方法的聚类算法，具有思路简单、收敛速度快、时间复杂度近似于线性等特点，较适合应用于海量数据的聚类；群体仿生优化算法能够利用群体优势、并行搜索，以全局寻优的方式快速获得优化问题最优解，被认为是目前处理K-means...
基于MapReduce 的 K-Means 并行算法设计 目录 一、 1. 2. 3. 二、 1. 2. 3. 三、 四、 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 五、 实验设计 ... 2 实验说明 ...
K-means是一种常用的聚类算法,用于将数据集划分为不同的簇。它的应用场景广泛,包括数据挖掘、图像处理、自然语言处理等领域。 K-means算法的基本思想是通过迭代的方式将数据集划分为K个簇,使得...
一种基于CUDA的K-Means多级并行优化方法摘要:K-Means聚类算法是常见的机器学习算法之一,其广泛应用于数据挖掘、图像分析等领域。但是,由于K-Means算法计算量大、迭代次数多,导致其效率较低。为了提高K-Means算法的效率,本文提出了一种基于CUDA的K-Means多级并行优化方法。该方法通过使用并行化的计算方式,将K-Means算法...