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一个新的混合可扩展并行集群方法对于大型数据使用FCM和足总

文摘

聚类是一种无监督学习的任务,一个试图确定一个有限集的类别称为簇来描述数据。我们试图利用多核处理器的计算能力。我们需要一个新的设计在现有的算法和软件。这个研究工作分析对并行性能的k意味着算法,基于该算法,我们提出一种新的并行架构结合PKM, FCM和FA算法。这里,并行体系结构将由包括开发过程,将输入数据,集群每个子集的数据和合并优化最终聚类。FCM聚类子集的数据使用和最优合并过程中,我们应用足总。Firefly-based集群是最近的方法证明了对最优聚类寻找更好。实验结果表明,改性的性能并行algorithmis比并行k - means算法。为了充分利用多核处理器的intrinsiccapabilities软件应用程序必须能够使用所有可用的cpu并行执行的任务。为实现这一目标我们可以使用fork / join方法在java编程中

Juby马修,R Vijayakumar博士

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