抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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】