【24h】

GPU Accelerated Genetic Clustering

机译:GPU加速遗传聚类

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摘要

Genetic and evolutionary algorithms have been used to find clusters in data with success. Unfortunately, evolutionary clustering suffers from the high computational costs when it comes to fitness function evaluation. The GPU computing is a recent programming and development paradigm introducing high performance parallel computing to general audience. This study presents a design, implementation, and evaluation of a genetic algorithm for density based clustering for the nVidia CUD A platform.
机译:遗传和进化算法已成功用于发现数据中的聚类。不幸的是,进化聚类在适应度函数评估方面遭受了高昂的计算成本。 GPU计算是最近的编程和开发范例,向普通读者介绍了高性能并行计算。这项研究为nVidia CUD A平台提供了基于密度的聚类遗传算法的设计,实现和评估。

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