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集群环境下的并行聚类算法

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探讨在集群环境下,如何设计并行聚类算法.作为一种低成本、通用并行系统,集群系统的通信能力,相对于节点的计算能力,是一个瓶颈.所以在集群环境下,设计并行聚类算法时,应采用数据并行的思想.从理论上,对采用数据并行思想后,影响聚类算法的加速比和聚类质量的因素进行了分析,然后通过一个验证算法PCIT(Parallel clustering algorithm based onIndex Tree)证实了理论分析的正确性.研究结果可以为以后设计更好的数据并行聚类算法提供理论依据.
Parallel Clustering Algorithm for PCs Cluster

周兵、沈钧毅、彭勤科

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西安交通大学软件所,西安,710049

西安交通大学系统所,西安,710049

数据挖掘 并行聚类 集群 通信 数据并行

国家自然科学基金

60173058

2004

计算机工程
华东计算技术研究所　上海市计算机学会

计算机工程

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.581
ISSN：1000-3428
年,卷(期)：2004.30(4)
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