Участник:JuliaA/Алгоритм кластеризации с использованием представлений
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 сборнике [3]. (ДОБАВИТЬ: ЧТО ПРЕДЛАГАЮТ СДЕЛАТЬ АВТОРЫ)
Литература
[1] Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 608 с.
[2] Sudipto Guha, Rajeev Rastogi, Kyuseok Shim. CURE: an efficient clustering algorithm for large databases. SIGMOD '98 Proceedings of the 1998 ACM SIGMOD international conference on Management of data, pp 73-84
[3] Panagiotis E. Hadjidoukas, Laurent Amsaleg. OpenMP Shared Memory Parallel Programming. Volume 4315 of the series Lecture Notes in Computer Science pp 289-299 Parallelization of a Hierarchical Data Clustering Algorithm Using OpenMP