Geri Dön

Data decomposition techniques for parallel tree-based K-means clustering

Ağaç tabanlı paralel K-ortalı gruplama için dağıtım veri teknikleri

  1. Tez No: 129181
  2. Yazar: CENK ŞEN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ATTİLA GÜRSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Gruplama, paralel algoritma, yük dengesi, veri dağıtımı. iv, Kümeleme, Paralel algoritmalar, Veri dağıtımı, Clustering, parallel algorithm, load balancing, data decomposition. m, Parallel algorithms, Data distribution
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET AGAÇ TABANLI PARALEL K-ORTALI GRUPLAMA İÇİN VERİ DAĞITIM TEKNİKLERİ Cenk Şen Bilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Yard. Doç. Dr. Attila Gürsoy Temmuz, 2002 K-ortalı gruplamada asıl olan hesaplama yükü veri vektörleri ile grupların ortalan arasındaki uzaklık hesaplamalarıdır. Veri vektörlerinin ve grup ortalarının sayılan arttırıldıkça, hesaplamaları tamamlamak için gerekli olan zaman artar. Bu hesaplama yükü yüksek performanslı bilgisayarlar ve/veya algoritmik gelişmeler gerektirir. Büyük veri kümelerini işlemek için dağınık hafizalı makinalardaki paralel ağaç tabanlı k-ortalı algoritması algoritmik iyileştirmeler ile paralel bilgisayarların yüksek hesaplama kapasitesini birleştirmiştir. Algoritmanın performansı veri dağıtım tekniğinden etkilenmektedir. Bu tezde, dağınık hafızalı makinalardaki paralel ağaç tabanlı k-ortalı algortimasının performansını arttıracak yeni bir veri dağıtım tekniği sunduk. Önerilen ağaç tabanlı dağıtım teknikleri işlemcilere sıkışık altalanlar vererek toplam uzaklık hesaplamalarının sayısını düşürmeyi amaçlamaktadır. Sıkışık altalanlar ağaç tabanlı k-ortalı algoritmasının budama fonksiyonunun performansını arttırmaktadır. Algoritmanın gerçekleştirilmesi ve performans deneyleri gruplandırılmış kişisel bilgisayarlar üzerinde yapılmıştır. Deney sonuçlanınız ağaç tabanlı dağıtım tekniğinin karışık dağıtım ve şeritvari dağıtım tekniklerinden daha iyi performansı olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT DATA DECOMPOSITION TECHNIQUES FOR PARALLEL TREE-BASED K-MEANS CLUSTERING Cenk Şen M.S. in Computer Engineering Supervisor: Assist. Prof. Dr. Attila Gürsoy July, 2002 The main computation in the k-means clustering is distance calculations between cluster centroids and patterns. As the number of the patterns and the number of centroids increases, time needed to complete computations increased. This computational load requires high performance computers and/or algorithmic improvements. The parallel tree-based k-means algorithm on distributed memory machines combines the algorithmic improvements and high computation capacity of the parallel computers to deal with huge datasets. Its performance is affected by the data decomposition technique used. In this thesis, we presented novel data decomposition technique to improve the performance of the parallel tree-based k-means algorithm on distributed memory machines. Proposed tree-based decomposition techniques try to decrease the total number of the distance calculations by assigning processors compact subspaces. The compact subspace improves the performance of the pruning function of the tree-based k-means algorithm. We have implemented the algorithm and have conducted experiments on a PC cluster. Our experimental results demonstrated that the tree-based decomposition technique outperforms the random decomposition and stripwise decomposition techniques.

Benzer Tezler

  1. Comparison of image space subdivision algorithms for parallel volume rendering

    Ekran uzayında bölme yöntemlerinin paralel hacim görüntüleme amacıyla karşılaştırmalı incelenmesi

    EGEMEN TANİN

  2. Parallel solution of unsteady, incompressible three-dimensional Navier-Stokes equations with a new implicit method

    Zamana bağlı, sıkıştırılamaz, üç boyutlu Navier-Stokes denklemlerinin yeni bir kapalı metodlar paralel çözümü

    VİLDAN ÜSTOĞLU ÜNAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Astronomi ve Uzay Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜLGEN GÜLÇAT

  3. Sürekli faz modülasyonunun çok düzeyli kodlanması

    Multilevel coding of continuous phase modulation

    İBRAHİM ALTUNBAŞ

  4. Hibrit bağlaşmalı şebekeler için performans modelleri

    Başlık çevirisi yok

    HAKKI ASIM TERCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. GÜNSEL DURUSOY