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多核CPU环境下的并行KNN算法设计

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针对KNN算法计算比较耗时的问题,提出将计算任务分解为多个子任务,每个子任务分配给一个线程完成,通过多个线程的并行执行完成工作.将训练集读入一个二维数组,二维数组的每一行只分配给一个线程使用;每个新数据被同时广播给多个线程,每个线程计算该新数据在自己训练集中的最近邻,并将最近邻反馈给主程序;主程序收集每个线程返回的最近邻,以最近邻中的最佳近邻的类别作为新数据的类别.实验证明该并行设计方案充分利用计算资源,加快了计算速度.
Design of parallel KNN algorithm in multi-core CPU environment

parallel KNN algorithmmultithreadingtwo-dimensional arraybest nearest neighbor

潘峰、苏浩辀、段艳、闵云霄

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贵州民族大学模式识别与智能系统重点实验室,贵州 贵阳 550025

贵州民族大学网络安全与大数据应用训练中心

并行KNN算法 多线程 二维数组 最佳近邻

贵州省教育厅自然科学研究项目贵州省教育厅自然科学研究项目

黔教技[2022]047号黔教技[2022]015号

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.07.008

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(7)
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