基于MPI蜂群K均值聚类算法并行化计算

摘要：

基于传统编程模型的K均值聚类算法是典型的串行算法,对大数据聚类时性能不佳,为获得令人满意的大数据聚类性能要求,解决K均值聚类算法的固有不足,提出一个基于MPI的蜂群K均值进行并行化聚类的算法.结合改进的蜂群算法和K均值迭代,使算法的全局寻优能力得到提高,降低初始聚类中心对算法聚类质量的影响,对该算法做MPI并行化改进,实现基于MPI的蜂群聚类算法并行计算.通过对串行与并行蜂群K均值聚类算法分别进行仿真实验验证,得到了并行蜂群K均值聚类算法在效率和性能上更优的结论.

关键词：人工蜂群算法、K均值聚类、MPI并行编程、并行计算、大数据

所属期刊栏目：38

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金项目15XTQ010;广西高校科学技术研究基金项目KY2015YB351;广西经济管理干部学院科研启动费基金;国家自然科学基金项目61364020

在线出版日期：2018-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3339-3343