基于宽度优先搜索的聚类算法的研究.docx
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基于宽度优先搜索的聚类算法的研究.docx
基于宽度优先搜索的聚类算法的研究基于宽度优先搜索的聚类算法的研究一、引言聚类算法是数据挖掘领域中的一项重要任务,旨在将一组数据对象划分为若干个类别,使得同一类别内的数据对象间相似度高于不同类别内的相似度。传统的聚类算法通常采用迭代的方式进行,但是对于大规模数据集而言,这些算法的计算复杂度较高。为了解决这个问题,本文将介绍一种基于宽度优先搜索的聚类算法,并进行研究和分析。二、相关工作在过去的几十年里,研究者们提出了很多聚类算法,包括K-means、DBSCAN、层次聚类等。这些算法各有优劣,但是对于大规模数
面向GPU的宽度优先搜索算法优化研究.docx
面向GPU的宽度优先搜索算法优化研究面向GPU的宽度优先搜索算法优化研究摘要:在当前计算机科学领域中,图搜索算法是一种重要的算法。其中,广度优先搜索(BFS)是一种常用的图搜索算法,它以广度优先的方式遍历每一层节点,直到找到目标节点或深度遍历完整个图。然而,BFS算法的运行速度较慢,尤其对于大规模图形数据。因此,本文旨在研究并优化面向GPU的宽度优先搜索算法。1.引言图搜索算法通常用于解决许多现实生活中的问题,例如社交网络分析、路径规划等。然而,在大规模图形数据下,传统的BFS算法不适用于高性能计算环境,
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