Участник:JuliaA/Алгоритм кластеризации с использованием представлений: различия между версиями
Cookie (обсуждение | вклад) |
Cookie (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 60: | Строка 60: | ||
== Существующие реализации алгоритма == | == Существующие реализации алгоритма == | ||
Последовательная реализация CURE-алгоритма для кластеризации для Python/C++ представлена в пакете: [https://github.com/annoviko/pyclustering pyclustering]. | |||
Также существует параллельная реализация алгоритма, описанная в статье [3]. | Также существует параллельная реализация алгоритма, описанная в статье [3]. | ||
Версия от 15:54, 15 октября 2016
| Алгоритм кластеризации с использованием представлений | |
| Последовательный алгоритм | |
| Последовательная сложность | [math]\displaystyle{ }[/math] |
| Объём входных данных | [math]\displaystyle{ }[/math] |
| Объём выходных данных | [math]\displaystyle{ }[/math] |
| Параллельный алгоритм | |
| Высота ярусно-параллельной формы | [math]\displaystyle{ }[/math] |
| Ширина ярусно-параллельной формы | [math]\displaystyle{ }[/math] |
Основные авторы описания: Ю.А. Антохина, С.А. Шатков
ЧАСТЬ. Свойства и структура алгоритмов
Общее описание алгоритма
Математическое описание алгоритма
Вычислительное ядро алгоритма
Макроструктура алгоритма
Схема реализации последовательного алгоритма
Последовательная сложность алгоритма
Информационный граф
Ресурс параллелизма алгоритма
Входные и выходные данные алгоритма
Свойства алгоритма
ЧАСТЬ. Программная реализация алгоритма
Особенности реализации последовательного алгоритма
Локальность данных и вычислений
Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
Масштабируемость алгоритма и его реализации
Данный раздел будет заполнен к 15 ноября.
Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
Выводы для классов архитектур
Существующие реализации алгоритма
Последовательная реализация CURE-алгоритма для кластеризации для Python/C++ представлена в пакете: pyclustering.
Также существует параллельная реализация алгоритма, описанная в статье [3].
Литература
[1] Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 608 с.
[2] Воеводин В.В., Воеводин Вад.В. Спасительная локальность суперкомпьютеров //Открытые системы. - 2013. - № 9. - С. 12-15.
[3] Воеводин Вад.В., Швец П. Метод покрытий для оценки локальности использования данных в программах // Вестник УГАТУ. — 2014. — Т. 18, № 1(62). — С. 224–229.
[4] Антонов А.С., Теплов А.М. О практической сложности понятия масштабируемости параллельных программ// Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах (HPC 2014): Материалы XIV Международной конференции -Пермь: Издательство ПНИПУ, 2014. С. 20-27.
[5] Никитенко Д.А. Комплексный анализ производительности суперкомпьютерных систем, основанный на данных системного мониторинга // Вычислительные методы и программирование. 2014. 15. 85–97.