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

Antonio J. Lázaro Muñoz, Nicolás Guil Mata

• 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.