一种基因数据的聚类并行算法研究

• 作者: 李肯立 毛韶阳
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 并行算法 APRAM模型 聚类分析 密度函数 时间复杂度
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 页码范围: 130-133
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2007.09.038

摘要

提出了一种基于密度的聚类并行算法,在APRAM模型的分布式存储系统中,通过欧几里德距离矩阵和密度函数两次时间复杂度为O(n2)的计算,可使聚类过程的时间复杂度变为O(n),以增加一次计算的代价来降低聚类过程的时间复杂度.基于8结点的机群计算实验表明本算法能够达到较同类算法更高的并行加速比,能提高高维生物数据的聚类速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李肯立	湖南大学计算机与通信学院	130	931	16.0	22.0
2	毛韶阳	湖南人文科技学院数学系	12	134	5.0	11.0