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基于众核的聚类算法并行化研究的开题报告
一、选题背景
聚类算法是数据挖掘中常用的一种无监督学习算法，其主要目的是将相似的数据点归为一类，不相似的数据点归为不同类别。在现代社会中，数据量呈现指数级别的增长，对数据快速处理的需求也越来越迫切。因此，基于并行计算的聚类算法是前沿研究方向之一。
随着多核处理器技术的快速发展，传统的单核聚类算法面临着处理速度缓慢、时间成本高等问题，如何有效地应用并行计算技术，提高聚类算法的计算效率，成为当前研究中的热点话题。众核处理器是一种具有高性能、低功耗的并行处理器，其核心元素个数在数十到数百之间，被广泛应用于超级计算机及其他计算密集型领域。
因此，本文选取基于众核的聚类算法并行化研究作为研究课题，旨在挖掘并发探讨众核处理器在聚类算法中的优势及其并行计算原理，提高聚类算法的速度和效率，为大规模数据分析提供有力支撑。
二、研究目的
本研究旨在探究基于众核的聚类算法并行化思路，旨在提出一种高效的并行化方案，通过应用众核并行计算技术，加速聚类算法的运算速度，提高聚类算法的效率、节省时间成本和计算成本。
三、研究内容
1.基于众核的聚类算法原理
本研究将探讨基于众核的聚类算法原理，阐述众核并行计算架构、众核并行计算流程和任务调度等技术，以及如何将众核并行计算技术应用于聚类算法中。
2.并行化方案与实现
本研究将构建基于众核的聚类算法并行化平台，对比分析不同聚类算法的并行化效果,提出一种高效的并行化方案，实现聚类算法的并行化处理。
3.数值模拟实验分析
本研究将通过数值模拟实验，对聚类算法串行算法和并行算法进行对比，分析并行化方案的实际效果，考虑不同数据量、不同数据规模等情况下的应用场景。
四、研究意义
本研究通过构建基于众核的聚类算法并行化平台，提出一种高效的并行化方案，实现聚类算法的并行化处理，为大规模数据的聚类分析提供了一种高效、节省时间成本和计算成本的方法，具有较强的实际应用价值。同时，该研究对聚类算法的并行化优化具有借鉴意义，对并行计算技术的发展也有一定的推动作用。
五、研究方法
本研究将结合理论与实践，采用文献分析、数据建模和实验室仿真等方法，全面了解聚类算法的相关原理和并行化研究的最新进展，提出一种高效的并行化方案，实现聚类算法的并行化处理，并通过数值模拟实验进行分析和验证。
六、预期结果与进展
本研究预期将提出一种高效、可行的基于众核的聚类算法并行化方案，实现聚类算法的并行化处理。同时，将完成聚类算法的模型构建、并行化编程以及数值模拟实验等多个方面的研究工作，为聚类算法的并行化研究提供一定的理论和实践参考价值。
七、参考文献
[1]董练生.数据挖掘与实践[M].北京：科学出版社，2017.
[2]赵亚慧.基于众核的高性能随机可还原矩阵低秩分解[D].沈阳：东北大学，2019.
[3]徐俊.基于并行化的分类算法研究[D].南京：南京邮电大学，2017.