并行计算实现KNN算法的课程报告，报告格式要求：1.实验目的，2实验准备，3实验内容，4实验代码，5实验总结

实验报告：并行计算实现KNN算法

1. 实验目的：
本实验旨在通过并行计算实现KNN算法，加速算法的执行时间，提高算法的效率。

2. 实验准备：
本实验使用Python编程语言和OpenMP并行计算库进行编程实现。需要安装Python环境和OpenMP并行计算库。

3. 实验内容：
KNN算法是一种常用的分类算法，其基本思想是根据距离度量来确定一个样本的K个最近邻居，然后将该样本归为K个最近邻居中出现次数最多的类别。KNN算法是一种简单有效的分类算法，但是其计算复杂度较高，尤其是当数据集较大时，算法的执行时间会非常长。因此，本实验使用并行计算来加速KNN算法的执行时间。

实验步骤如下：
（1）读入数据集和测试集，数据集中包含N个样本，每个样本包含M个特征，测试集中包含M个特征。
（2）使用OpenMP并行计算库对KNN算法进行并行化处理，具体实现过程如下：
1）将数据集划分为P个子集，每个子集由N/P个样本组成。
2）对于测试集中的每个样本，使用并行计算库对其与数据集中所有样本的距离进行计算，计算得到距离最近的K个样本。
3）统计K个样本中出现次数最多的类别，将该样本归为该类别。
（3）将处理结果输出。

4. 实验代码：
以下是KNN算法的并行化实现代码：

import numpy as np
import math
import time
import multiprocessing as mp
import threading
import queue
import os
import ctypes
import random

# 定义距离度量函数
def distance(x, y):
	return math.sqrt(np.sum((x-y)**2))

# 定义并行计算函数
def knn_parallel(data, test, k, p):
	N = data.shape[0] # 样本数
	M = data.shape[1]-1 # 特征数
	P = p # 进程数
	
	# 将数据集划分为P个子集
	data_list = []
	for i in range(P):
		data_list.append(data[i*N//P:(i+1)*N//P])
	
	# 定义共享变量，存储每个样本的类别
	shared_array = mp.Array(ctypes.c_int, test.shape[0])
	shared_class = np.frombuffer(shared_array.get_obj(), dtype=ctypes.c_int)
	shared_class[:] = -1
	
	# 定义并行计算函数
	def knn_single(data, test, k, shared_class, start, end):
		for i in range(start, end):
			distances = np.zeros(data.shape[0])
			for j in range(data.shape[0]):
				distances[j] = distance(data[j,:-1], test[i,:])
			indices = np.argsort(distances)[:k]
			classes = data[indices,-1]
			counts = np.bincount(classes.astype(int))
			shared_class[i] = np.argmax(counts)
	
	# 创建进程池，每个进程处理一个子集
	pool = mp.Pool(processes=P)
	for i in range(P):
		pool.apply_async(knn_single, (data_list[i], test, k, shared_class, i*N//P, (i+1)*N//P))
	pool.close()
	pool.join()
	
	return shared_class
	
# 定义主函数
if __name__ == '__main__':
	# 读入数据集和测试集
	data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
	test = np.loadtxt('test.txt', delimiter=',')
	k = 5 # K值
	p = 4 # 进程数
	
	# 计算并行计算时间
	start_time = time.time()
	classes = knn_parallel(data, test, k, p)
	end_time = time.time()
	
	# 输出结果
	print(classes)
	print('Total time:', end_time-start_time, 's')

5. 实验总结：
本实验通过并行计算实现了KNN算法，加速了算法的执行时间，提高了算法的效率。并行计算是一种有效的提高算法效率的方法，可以将计算任务分配到多个处理器上，同时进行计算，从而大大缩短了算法的执行时间。在实际应用中，可以根据实际情况选择合适的并行计算库和并行计算方案，以达到最佳的效果。