A Parallel K-Means Algorithm for High Dimensional Text Data

机译：高维文本数据的并行K均值算法

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This paper proposed a Parallel K-means Algorithm for High Dimensional sparse Text data (PKHT). By using GPU (Graphic Processing Unit) and MPI (Message-passing Interface), the proposed algorithm achieves a up to 11x lower running time.

机译：针对高维稀疏文本数据（PKHT），提出了一种并行K均值算法。通过使用GPU（图形处理单元）和MPI（消息传递接口），该算法可将运行时间缩短多达11倍。

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来源
《IEEE International Conference on Consumer Electronics-Taiwan》|2018年|1-2|共2页
会议地点
作者
Xiaolei Shan; Yanming Shen; Yuxin Wang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Clustering algorithms; Graphics processing units; Partitioning algorithms; Feature extraction; Parallel processing; Dimensionality reduction; Complexity theory;

机译：聚类算法;图形处理单元;分区算法;特征提取;并行处理;降维;复杂性理论;

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