检索结果-南通市图书馆

现代电子技术 2024年第9期47卷 139-142页

作者：祝鹏内蒙古农业大学计算机技术与信息管理系内蒙古包头014109

高维数据维度增加,数据空间的体积呈指数增长,容易陷入“维数灾难”,导致聚类算法执行效率低,为此,提出异构并行计算下高维混合型数据聚类算法。构建高维混合型数据相异度矩阵,提取高维混合型数据的统计序列特征值,利用时间窗口进行特... 详细信息

高维数据维度增加,数据空间的体积呈指数增长,容易陷入“维数灾难”,导致聚类算法执行效率低,为此,提出异构并行计算下高维混合型数据聚类算法。构建高维混合型数据相异度矩阵,提取高维混合型数据的统计序列特征值,利用时间窗口进行特征优化。采用K⁃Prototypes聚类算法提取高维混合型数据的统计序列特征,评估数据与类中心的相异性,计算数据与类中心的欧氏距离,实现高维混合型数据聚类。采用异构并行计算技术进行高维混合型数据K⁃Prototypes聚类的并行化处理,合理分配CPU与GPU工作,达到CPU与GPU的工作负载平衡,提高K⁃Prototypes的聚类效率。实验结果表明,此算法对于高维混合型数据的聚类效果好、运行时间短、性能稳定。

关键词：异构并行计算高维混合型数据 K⁃Prototypes聚类算法欧氏距离统计序列特征负载平衡

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