利用CUDA提高内存数据聚类效能的研究

• 作者: 张翔 董丽丽 董玮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 统一计算设备架构(CUDA) Chameleon层次聚类算法 K-Means聚类算法 频繁模式树(FP-Tree) 明尼苏达多项人格测验(MMPI)
• 年，卷（期）: 2015,（22）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 243-251
• 页数: 9页
• 分类号: TP312
• 字数: 5628字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1310-0296

摘要

提出一种新的聚类算法AIK-Means，利用CUDA技术加速算法执行效率，并优化内存方法，可在有限时间内进行多次聚类；将Chameleon层次聚类算法用于解决K-Means算法的初始聚类中心敏感问题；在多次聚类结果中用FP-Tree进行关联分析，提高聚类有效性。将算法应用到某集团心理学MMPI数据测试，实验结果表明AIK-Means算法在执行效率和聚类有效性上具有良好的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董丽丽		79	651	13.0	22.0
2	张翔		27	218	8.0	14.0
3	董玮		1	0	0.0	0.0