检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2007年第30期43卷 157-161页

作者：毛韶阳李肯立湖南人文科技学院数学系湖南娄底417000 湖南大学计算机与通信学院长沙410082

针对微阵列基因表达数据聚类的高维复杂性,提出了一种基于密度的并行聚类算法,在apram模型的分布式存储系统中,通过欧几里德距离矩阵和密度函数两次时间复杂度为O(np2)的计算,可使聚类过程的时间复杂度为O(npK),以增加一次计算的代价来... 详细信息

针对微阵列基因表达数据聚类的高维复杂性,提出了一种基于密度的并行聚类算法,在apram模型的分布式存储系统中,通过欧几里德距离矩阵和密度函数两次时间复杂度为O(np2)的计算,可使聚类过程的时间复杂度为O(npK),以增加一次计算的代价来降低聚类过程的时间复杂度。基于8结点的机群计算实验表明:本算法能够达到较同类算法更高的并行加速比,提高高维生物数据的聚类速度。

关键词：并行运算 apram模型划分聚类密度函数时间复杂度

来源：评论

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一种基因数据的聚类并行算法研究

引用

微电子学与计算机 2007年第9期24卷 130-133页

作者：毛韶阳李肯立湖南人文科技学院数学系湖南娄底417000 湖南大学计算机与通信学院湖南长沙410082

提出了一种基于密度的聚类并行算法,在apram模型的分布式存储系统中,通过欧几里德距离矩阵和密度函数两次时间复杂度为O(n2)的计算,可使聚类过程的时间复杂度变为O(n),以增加一次计算的代价来降低聚类过程的时间复杂度。基于8结点的机... 详细信息

提出了一种基于密度的聚类并行算法,在apram模型的分布式存储系统中,通过欧几里德距离矩阵和密度函数两次时间复杂度为O(n2)的计算,可使聚类过程的时间复杂度变为O(n),以增加一次计算的代价来降低聚类过程的时间复杂度。基于8结点的机群计算实验表明本算法能够达到较同类算法更高的并行加速比,能提高高维生物数据的聚类速度。

关键词：并行算法 apram模型聚类分析密度函数时间复杂度

来源：评论

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关于并行计算的若干问题