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J-GLOBAL ID：201702288043156613   整理番号：17A1359947

K平均アルゴリズムの性能を向上させるための分散とマルチコアプログラミング技法の結合【Powered by NICT】

Combining Distributed and Multi-core Programming Techniques to Increase the Performance of K-Means Algorithm

著者 (2件)： Savvas Ilias K. ,  Tselios Dimitrios
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WETICE  ページ： 95-100  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去数年,膨大な量のデータが計算システムと独立した電子デバイスにより産出されたあるいは抽出した。この資源を利用するために,新しい方法を採用しなければならないまたは確立されたものは,生じる問題に直面するために変化するかもしれない。最も有益な技術,データ源からの情報を位置決めし,利用するためにの一つは,クラスタリング,k平均は,一致する特異的特性をclustersdataする成功した代表的なアルゴリズムである。しかし,その主な欠点は,技術は大きなデータセットに適用するのに非常に非生産的証明する計算複雑さである。k-平均は非常によく研究されている技術であるが,今日機のマルチコア電力を組み合わせたfullyoperational分散版は,科学界ではまだ認められていない。本研究では,k-平均の三相distributed/multiコアバージョンを提案した。得られた実験結果は非常に有望であり,正当性,スケーラビリティ,および提案した方法の有効性を証明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算機システム ,  電力 ,  *アルゴリズム ,  クラスタ化 ,  計算量
準シソーラス用語： 三相 ,  *マルチコアプロセッサ ,  電子素子 ,  *マルチコアプログラミング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 平均 ,  アルゴリズム ,  マルチコアプログラミング ,  技法