全球加权K-means聚类算法研究及GPU加速

"本文主要探讨了基于Global K-means的多维数据聚类算法及其在GPU加速上的应用。" 在当前信息化社会中，随着数据高速度的增长，数据挖掘技术在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。而聚类分析作为数据挖掘的一个关键部分，用于解析各种类型数据的现象。本章节主要关注多维数据的聚类算法分析，并提出了两种针对多维数据的聚类算法。同时，为了应对大规模数据处理时间的问题，研究了一种关联算法，即利用GPU进行加速。 针对多维数据聚类过程中，不同维度对每个簇的影响程度不同的问题，文章提出了一种基于全局权重属性的K-means算法，称为Global Weighted K-means（GWKM算法）。GWKM算法融合了Local Attribute-Weighted K-means（LAWK-means）算法的属性权重概念与Global K-means聚类框架。通过考虑每个维度的重要性，该算法能够更准确地对数据进行聚类。 LAWK-means算法侧重于根据各个属性的局部权重对数据点进行加权，而Global K-means算法则考虑全局的聚类效果。GWKM算法结合两者，旨在平衡局部特征和全局结构，以提高聚类质量和效率。通过赋予不同维度不同的权重，算法可以更好地适应多维数据集的复杂性，减少因某些不重要维度造成的聚类误差。 此外，为了进一步优化大规模数据处理的效率，论文还探讨了如何将这种聚类算法与GPU并行计算相结合。GPU的并行处理能力可以显著减少数据处理的时间，尤其在处理大量数据时，能有效提升聚类的速度和性能。通过对算法进行GPU加速，不仅能够实现更快的计算速度，还能处理更大规模的数据集，这对于实时或近实时的数据分析需求至关重要。 本文的研究工作集中在改进多维数据聚类算法，以适应现代大数据环境，并通过GPU加速来提高处理效率。GWKM算法的提出和GPU的运用，为解决多维数据聚类问题提供了新的思路和技术支持，对于数据分析和挖掘领域具有重要的理论价值和实践意义。