【摘 要】
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聚类算法作为数据挖掘中的经典算法,在雷达回波的数据分析中经常被采用。然而对于规模和维度都较大的输入数据集,算法十分耗时。很多研究虽然对聚类算法进行了GPU平台的并行
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院,陆军军官学院计算机教研室
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聚类算法作为数据挖掘中的经典算法,在雷达回波的数据分析中经常被采用。然而对于规模和维度都较大的输入数据集,算法十分耗时。很多研究虽然对聚类算法进行了GPU平台的并行和优化的工作,但都忽略了输入数据集对优化的影响。因此,提出了在GPU/CUDA平台上的一种新颖的雷达快速聚类实现。该实现通过运行时的方式对输入的回波数据进行观察,以获取数据的分布信息,用以指导聚类计算在GPU上执行时的线程块调度。而该运行时模块本身的开销非常小。实验表明,引入这种输入感知的运行时调度支持后,大大削减了GPU的计算负载,获得了相对
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