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文檔簡(jiǎn)介
1、面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的情況,為了緩解譜聚類的計(jì)算壓力,利用稀疏表示系數(shù)構(gòu)建相似性矩陣,并將其應(yīng)用到NJW譜聚類框架中,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于GPU的并行稀疏譜聚類系統(tǒng)。
在系統(tǒng)中,使用快速迭代收縮閾值算法(FISTA)和增廣拉格朗日乘子法(ALM)求解L1范數(shù)最小化問(wèn)題,以獲得稀疏表示系數(shù)??紤]到FISTA和ALM中的主要運(yùn)算為矩陣矢量乘,為了提高其性能和效率,基于GPU,提出了兩個(gè)新穎的基于GPU的并行矩陣矢量乘。進(jìn)而,基于這兩個(gè)算法,
2、實(shí)現(xiàn)了單個(gè)和并發(fā)多個(gè)L1最小化并行求解器。并且,使用Lanzcos算法求解稀疏對(duì)稱的Laplace矩陣的特征問(wèn)題,并基于ELL稀疏矩陣壓縮格式和GPU,實(shí)現(xiàn)了高效的Lanzcos并行迭代器。此外,實(shí)現(xiàn)了基于GPU的k-means并行聚類分析器,可用于對(duì)降維空間的聚類分析。最后,使用“CUDA模塊”封裝內(nèi)核函數(shù),實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)功能的模塊化,并與MATLAB混編方式實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,系統(tǒng)中設(shè)計(jì)的各個(gè)并行內(nèi)核是有效魯棒的,擁有
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