Повышение производительности кластеризации данных

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

PDF (Українська)
Опубликован: Nov 12, 2012
DOI: https://doi.org/10.20535/2312-1807.2012.17.5.218632

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

I. P. Drobiazko
Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт имени Игоря Сикорского»
V. M. Oberemchuk

Аннотация

Предложен алгоритм кластеризации, который позволяет повысить производительность кластеризации данных за счет использования вычислительных возможностей современных графических процессоров с поддержкой технологии CUDA и многоядерных центральных процессоров.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
Drobiazko, I. P., & Oberemchuk, V. M. (2012). Повышение производительности кластеризации данных. Электроника и Связь, 17(5), 115–118. https://doi.org/10.20535/2312-1807.2012.17.5.218632
Выпуск
Том 17 № 5 (2012)
Раздел
Информационные и телекоммуникационные системы и технологии, защита информации
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:

  1. Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи (см. The Effect of Open Access).

Библиографические ссылки

Inderjit S. Dhillon, Dharmendra S. Modha. A Data-Clustering Algorithm on Distributed Memory Multiprocessors // Revised Papers from Large-Scale Parallel Data Mining, Work- shop on Large-Scale Parallel KDD Systems, SIGKDD. – 1999. – Р. 17.

Fazilah Othman, Rosni Abdullah, Nur’Aini Ab- dul Rashid, Rosalina Abdul Salam. Parallel K- Means Clustering Algorithm on DNA Dataset // Parallel and Distributed Computing: Applica- tions and Technologies. Lecture Notes in Computer Science. – 2005. – Volume 3320/2005. – Р. 248-251.

Jian Wan, Wenming Yu1, Xianghua Xu. De- sign and Implement of Distributed Document Clustering Based on MapReduce // Proceed- ings of the Second Symposium International Computer Science and Computational Tech- nology (ISCSCT ’09). – 2009. – Р. 278-280.