一种基因数据的聚类并行算法研究

毛韶阳; 李肯立

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提出了一种基于密度的聚类并行算法,在APRAM模型的分布式存储系统中,通过欧几里德距离矩阵和密度函数两次时间复杂度为O(n2)的计算,可使聚类过程的时间复杂度变为O(n),以增加一次计算的代价来降低聚类过程的时间复杂度。基于8结点的机群计算实验表明本算法能够达到较同类算法更高的并行加速比,能提高高维生物数据的聚类速度。

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来源
《微电子学与计算机》 |2007年第9期|130-133|共4页
作者
毛韶阳; 李肯立;
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作者单位

湖南人文科技学院数学系;

湖南大学计算机与通信学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
并行算法; APRAM模型; 聚类分析; 密度函数; 时间复杂度;

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