基于图形处理单元的并行加权K均值聚类算法

在本文中,我们考虑了对大型数据集进行聚类的问题。 特别是,我们提出了一种基于图形处理单元(GPU)的并行加权k均值聚类算法(PW-kmeans),该算法使我们能够利用GPU的并行计算功能来加速传统加权k均值算法的运行过程。 PW-kmeans通过将加权k均值的运算转换为向量或矩阵之间的乘法,加法和逐元素运算的组合来工作。 由于与CPU(Central Processing Unit)相比,GPU在向量和矩阵运算方面具有明显的速度优势,因此我们开发了使用GPU的并行加权k-means聚类算法。实验结果还表明,相对于CPU,该算法优于当前的加权kmeans算法运行速度。