Geri Dön

Parallelization of K-means and DBSCAN clustering algorithms on a HPC cluster

DBSCAN ve K-means kümeleme algoritmalarının bir HPC kümesi üzerinde paralelleştirilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 338493
  2. Yazar: HUNAIN DURRANI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET COŞAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günlük olarak bilgisayar sistemleri tarafından işlenmesi gereken bilgi miktarı çok büyük miktarlara erişmiştir. Bu kadar çok datayı istenen sürede işleyebilecek bir super bilgisayarın inşa edilmesi hem çok zor hem de çok pahalı olacaktır. Küme hesaplama bu problem çözmek için yüzlerce küçük bilgisayarın çok-hızlı anahtarlar ile birbirine bağlanmasıyla ortaya çıkmıştır ve toplam işlemci gücü ve parallel işleme teknolojileri kullanılarak bir çok zor problemin çabucak çözülmesini sağlamıştır. Aslında bulut hesaplama küme hesaplama merkezlerinde toplanan yüzbinlerce bilgisayarın parallel bilgi işleme güçlerinin pazarlanmasını sağlamış ve müşterilerin gerek oldukça ek bilgi işleme gücü, veri depolama yeri, bellek, ve komünikasyon kapasitesi satın almalarına izin vermiştir.Veri madenciliği büyük ölçekli işletmelerin çoğu ilişkisiz verilerin içinden yararlı olanlarının çıkartılmasını sağlayan bir teknik olarak araştırmacıların en çok çalıştığı konulardan biri olmuştur. Büyük veri depolarının yaygınlaştığı günümüzde veri madenciliğinin parallel gerçekleştirilmesi bütün büyük işletmelerin temel aracıdır.Bu çalışmada, iki popular kümeleme algorittmasının, K-Means ve DBSCAN, parallel sürümleri geliştirilmiş ve deneysel olarak very miktarı arttıkça başarımdaki iyileşmenin sürdüğü gözlenerek bu parallel sürümlerin parallel ortamlar için çok uygun olduğu gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

The amount of information that must be processed daily by computer systems has reached huge quantities. It is impossible, or would be prohibitively expensive, to build such a powerful supercomputer that could process such large data in the required time limits. Cluster computing has emerged to address this problem by connecting hundreds of small computers using ultra-fast switches so that their combined computational power and parallel processing techniques make it possible to quickly solve many difficult problems. In fact, cloud computing has emerged to market the data processing power collected in cluster computing centers with hundreds of thousands of computers and allow the customers to purchase additional data processing power, storage, memory, and communication capacity when needed.Data mining has been one of the most favorite topics for all the researchers as it?s the technique that helps large scale business to extract useful data from the heap of irrelevant data. In this era of big data stores parallel implementation of data mining is the basic tool of all the large scale businesses.In this research, parallel versions of two popular clustering algorithms, K-Means and DBSCAN, are developed and it is experimentally shown that their performance continues to improve even as the input data size keeps increasing, making these parallel implementations ideally suited to parallel computing environments.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    394495

    K-means ile DBSCAN algoritması'nın paralelleştirmesi ve Hadoop üzerinde büyük veri analizinde kullanılması, performans ve yeterlilik karşılaştırması

    Parallelization of K-means and DBSCAN algorithms and use on analysis of big data on Hadoop and performance and competence comparison

    FURKAN KAYIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN SİLAHTAROĞLU

  2. Tez No

    16292

    Parallel maze routing algorithms on a hypercube multicomputer

    Başlık çevirisi yok

    TAHSİN MERTEFE KURÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1991

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    DOÇ.DR. CEVDET AYKANAT

  3. Tez No

    23367

    Comparison of data dependence analysis algorithms

    Veri bağımlılığı algoritmalarının karşılaştırılması

    TUNCAY TERZİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. FİGEN SELBEŞ

  4. Tez No

    23626

    An Intelligent vectorization tool

    Akıllı bir vektörleme aracı

    ABDEL-ELAH AL-AYYOUB

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. MEHMET R. TOLUN

  5. Tez No

    23709

    Efficient paralel digital signal processing algorithms for hypercubeconnected multicomputers.

    Hiperküp çok işlemcili bilgisayarlarında verimli paralel sayısal işaret işleme algoritmaları

    ARGUN DERVİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    DOÇ. DR. CEVDET AYKANAT

Geri Dön