K-Means算法的一种GPU实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究目的及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘和聚类算法 | 第9-10页 |
| ·K-Means | 第10页 |
| ·GPGPU 和 OpenCL | 第10-11页 |
| ·论文主要内容 | 第11-13页 |
| 第2章 课题相关技术 | 第13-24页 |
| ·K-Means 算法 | 第13-16页 |
| ·原始 K-Means 算法 | 第13-15页 |
| ·K-Means 算法的缺点 | 第15-16页 |
| ·OpenCL 开发 | 第16-24页 |
| ·OpenCL 的平台无关性 | 第17页 |
| ·OpenCL 的计算架构 | 第17-24页 |
| 第3章 OP K-Means 算法 | 第24-28页 |
| ·OP K-Means 面临的问题 | 第24页 |
| ·利用三角不等式优化算法 | 第24-25页 |
| ·缓冲存储和误差 | 第25-26页 |
| ·改进算法的执行流程 | 第26-28页 |
| 第4章 OP K-MEANS 算法的详细设计 | 第28-41页 |
| ·功能模块的划分 | 第28页 |
| ·并行 K-Means 算法 | 第28-30页 |
| ·并行 K-Means 算法描述 | 第28-30页 |
| ·计算复杂度 | 第30页 |
| ·数据结构 | 第30-33页 |
| ·numElements | 第31页 |
| ·NUMCLUSTERS、DIMENSION | 第31页 |
| ·numWGroup、numThreads | 第31页 |
| ·存储空间的申请 | 第31-33页 |
| ·标记模块设计 | 第33-36页 |
| ·标记模块 | 第33-35页 |
| ·三角不等式的应用 | 第35-36页 |
| ·宿主代码的设计 | 第36-39页 |
| ·设备初始化 | 第36-38页 |
| ·启动 GPU 程序 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 第5章 性能测试 | 第41-47页 |
| ·测试方法设计 | 第41-43页 |
| ·硬件环境选择 | 第41-43页 |
| ·测试结果比较标准 | 第43页 |
| ·测试结果和比对 | 第43-45页 |
| ·并行 CPU 与串行 CPU 对比 | 第43-44页 |
| ·并行 GPU 与并行 CPU 对比 | 第44-45页 |
| ·GPU 算法性能影响因素 | 第45-46页 |
| ·结果分析与小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-48页 |
| ·论文的主要工作 | 第47页 |
| ·前景展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
