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《国防科学技术大学》 2005年
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RSOM树并行算法研究

刘建军  
【摘要】:针对大数据集聚类方法研究是聚类技术发展的方向,已有的聚类算法在应用中大都存在聚类效率低、可扩展性差等问题,无法适应复杂空间聚类问题的要求,因此研究能适应复杂数据空间的聚类算法显得尤为重要。RSOM网络树具有分布式存储结构,并能根据判别准则进行生长,可有效地适应于海量数据的情况,并可采用并行计算技术提高算法效率。 本文以RSOM网络树算法原理为基础,根据RSOM网络树的层次性分布式结构特点,利用基于SMP系统的多线程技术设计并实现了RSOM聚类树的并行训练算法和并行识别算法。文中用雷达目标识别数据集和字母识别数据集对基于SMP系统多线程技术的RSOM网络树并行算法进行了测试,测试结果表明,算法相对于左序遍历算法的单线程计算在性能上有了显著提高。 另外,利用基于网络计算机的并行计算技术,本文设计了基于网络集中式调度的RSOM并行算法和分布式调度的RSOM并行算法,这两种算法都可以通过将RSOM树的多个节点在多台计算节点上训练实现RSOM树的并行生长。文中指出,基于分布式调度的RSOM并行算法相对于基于集中式调度的RSOM并行算法来说,其通信延迟要小得多,分布式调度的并行算法的加速比将得到有效提高,因而后者算法的效率将比前者高得多。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP18

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