跨层精度自动调节的k均值聚类近似计算方法

摘要

随着人工智能在嵌入式平台上的应用,k均值聚类算法作为人工智能方法的基础,促使其在嵌入式平台上实现,而能耗是制约算法在嵌入式平台上实现的关键。为了降低k均值聚类在嵌入式平台上的能耗,提出一种针对k均值聚类的跨层精度自动调节的近似计算方法。首先,分别从数据点到质心的距离和数据点变化趋势两个方面对迭代过程进行约束,提出精度自动调节的方法;然后,从结构级设计外部存储器的数据重组与访问方法,实现存储器的近似访问;设计精度自动调节的近似加法器与乘法器,最终实现k均值聚类算法的近似计算。实验结果表明,这种近似计算方法在基本不影响聚类质量的前提下,与精确计算相比较可降低55%~58%的能耗,节省能耗的比例最高。