K-means con ordenación, actualización y desigualdad triangular en GPU

• Autores: Antonio J. Lázaro Muñoz, Nicolás Guil Mata
• Localización: Actas de las XXIV Jornadas de Paralelismo / coord. por Guillermo Botella, Alberto A. del Barrio García, 2013, ISBN 978-84-695-8330-2, págs. 294-299
• Idioma: español
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• Resumen

  • k-means es una técnica ampliamente usada enprocesos de agrupamiento no supervisados, que buscadividir un conjunto de n puntos en k particiones. En esteartículo se realiza un estudio de su implementación sobretarjetas gráficas usando CUDA. Al algoritmo básico quepermite realizar el proceso de k-means se le han añadidovarias mejoras como la reordenación de los puntos delconjunto o el uso de la desigualdad triangular paraacelerar el cálculo de la asignación de puntos a particiones.Para cada mejora se ha calculado, utilizando diferentesconjuntos de datos, su impacto sobre el tiempo de ejecucióny se han analizado algunas propiedades como ladivergencia, la ocupación o el número de instruccioneslanzadas para justificar los resultados y proponermodificaciones que mejoren el tiempo total de ejecución.