自适应谱聚类算法并行实现及优化

• 作者: 李瑞琳 苏琳 赵永华
• 来源期刊: 科研信息化技术与应用
• 关键词: 谱聚类 并行算法 自适应 PLOBPCG 循环通信
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 技术
• 页码范围: 44-53
• 页数: 10页
• 字数: 5252字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11871/j.issn.1674-9480.2016.06.005

摘要

谱聚类算法是基于谱图分割理论的聚类方法,其对高维、非凸数据分布问题有很好的聚类效果.但对大规模数据问题的聚类,该方法存在着计算时间和存储空间等方面的瓶颈.本文给出了一个自适应的谱聚类并行算法,通过局部计算和异步循环通信并行方法,最大限度减少了并行谱聚类中数据通信次数,并通过计算与通信重叠策略,进一步降低了并行算法的通信开销.在并行算法实现中,将自主开发的最优预条件共轭梯度法并行求解器PLOBPCG用于谱聚类的特征降维.在中科院的"元"超级计算机上,通过对两类大规模数据聚类的测试表明,在2048核上的加速比接近线性加速,并行效率达到96%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵永华	中国科学院计算机网络信息中心	28	182	6.0	13.0
2	苏琳		2	9	1.0	2.0
6	李瑞琳		3	8	2.0	2.0