Affinity Propagation 聚類算法是 Brendan J.Frey 和 Delbert Dueck 于 2007 年在Science 上發(fā)表的一個高性能聚類算法。它在人臉圖像識別、基因外顯子發(fā)現(xiàn)、檢索最佳航空航線、手寫郵政編碼、設(shè)施選址等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。但是隨著其應(yīng)用領(lǐng)域需要處理數(shù)據(jù)量的爆炸式增長,且其算法自身較高的時(shí)間復(fù)雜度,所以導(dǎo)致AP聚類算法在處理大規(guī)模不同類型數(shù)據(jù)集時(shí)的時(shí)間成本太大。因此設(shè)計(jì)針對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行快速聚類的算法成為研究的熱點(diǎn)之一。本文通過改進(jìn)優(yōu)化和并行AP聚類算法以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速聚類。從AP聚類算法的原理分析、AP聚類算法的改進(jìn)優(yōu)化以及基于CUDA平臺并行AP聚類算法這三個方面展開研究。本文首先分析闡述AP聚類算法的基本原理和AP聚類算法的特點(diǎn),找出其自身的局限性所在,為AP聚類算法的改進(jìn)和并行做鋪墊。改進(jìn)優(yōu)化AP聚類算法就是增加AP聚類算法的功能來更好的處理數(shù)據(jù)集。并行改進(jìn)后的AP聚類算法是本文研究的核心內(nèi)容。首先分析找出AP聚類算法可以并行的部分,然后在現(xiàn)有的硬件設(shè)備上設(shè)計(jì)基于CUDA平臺的AP-CUDA聚類并行算法,然后利用CUDA...

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－３天河二號計(jì)算機(jī)集群??２）?ＯｐｅｎＭＰ（Ｏｐｅｎ?Ｍｕｌｔｉ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ的簡稱）是針對一臺計(jì)算機(jī)上多核或多??ＣＰＵ并行計(jì)算而設(shè)計(jì)的共享存儲并行編程

然而互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的帶寬會影響數(shù)據(jù)的傳輸速度，而且由于機(jī)群中節(jié)??點(diǎn)過多，所以存在并行效率較低、內(nèi)存開銷大、程序不直觀、程序編程??難度大等問題。圖１－３是天河二號計(jì)算機(jī)集群。??丨ｍ—??畫漏??圖１－３天河二號計(jì)算機(jī)集群??２）?ＯｐｅｎＭＰ（Ｏｐｅｎ?Ｍｕｌｔｉ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉ....

圖１－４?ＯｐｅｎＭＰ的示意圖??３?）?ＯｐｅｎＣ?Ｌ（?Ｏｐｅｎ?Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ?Ｌａｎｇｕａｇｅ，開放計(jì)算語言）是由蘋果進(jìn)行開發(fā)設(shè)??

因而導(dǎo)致ＯｐｅｎＣＬ并不能充分的挖掘計(jì)算機(jī)硬件的計(jì)算能力。??于是使用ＯｐｅｎＣＬ不如直接使用硬件廠家為自己產(chǎn)品提供的并行編程模??型，這樣并行程序的效率會比使用ＯｐｅｎＣＬ編程的效率高。圖１－５是??ＯｐｅｎＣＬ的示意圖。??纖■…—二一—??ＭＫｔＢｍ??ｓ??＇?》?＂?＾....

圖１－５?ＯｐｅｎＣＬ示意圖??９??

?????圖１－４?ＯｐｅｎＭＰ的示意圖??３?）?ＯｐｅｎＣ?Ｌ（?Ｏｐｅｎ?Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ?Ｌａｎｇｕａｇｅ，開放計(jì)算語言）是由蘋果進(jìn)行開發(fā)設(shè)??計(jì)的，然后交由Ｋｈｒｏｎｏｓ?Ｇｒｏｕｐ組織進(jìn)行維護(hù)，它是異構(gòu)平臺并行編程的??開放性標(biāo)準(zhǔn)，也是一個并行編程框架。雖然它支持Ｃ....

圖１－６?ＮＶＩＤＩＡ公司的ＧＴＸ顯卡系列??通過對以上四個并行計(jì)算硬件平臺的簡略介紹，可以了解到ＮＶＩＤＩＡ公司推??出的ＣＵＤＡ并行平臺具有計(jì)算能力強(qiáng)、編程難度低、并行程序具有易讀性和便??

Ｃ／Ｃ＋＋、ＦＯＲＴＡＮ、Ｐｙｔｈｏｎ等編程語言，而且這些編程語言只需導(dǎo)入相關(guān)??的庫或者使用擴(kuò)展函數(shù)就可以使用ＣＵＤＡ進(jìn)行并行計(jì)算所以如今??ＣＵＤＡ己經(jīng)成為了并行計(jì)算研宄的熱門平臺。圖１－６是ＮＶＩＤＩＡ公司的??ＧＰＵ產(chǎn)品。??圖１－６?ＮＶＩＤＩＡ公司的ＧＴＸ顯卡系列??....

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