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申请/专利权人：厦门大学
摘要：本发明公开了一种聚类中心更新方法和K均值聚类算法加速系统，该更新方法包括逐次获取数据点和编号；将每次获取的数据点存储至数据点矩阵；将每次获取的编号存储至编号矩阵；将同一次存储的数据点矩阵和转置后的编号矩阵相乘，得到输入矩阵；逐次地将输入矩阵累加，得到累加矩阵；逐次地将编号矩阵累加，得到数量矩阵；将累加矩阵与数量矩阵相除，得到聚类矩阵。该更新方法采用矩阵运算替代内存读写操作，改善了频繁读写内存造成的延迟问题，和并行处理数据时的内存一致性问题。
主权项：1.一种聚类中心更新方法，其用于对K均值聚类算法中的聚类中心进行更新；所述K均值聚类算法在进行聚类中心更新步骤前，还包括初始化、距离计算和归类步骤；所述初始化步骤设定有若干类，每一类包括一初始的聚类中心；所述距离计算步骤计算所有数据点与各个聚类中心的距离；所述归类步骤基于距离计算步骤所得到的距离，对每一数据点赋予对应其所属类的编号；其特征是，所述聚类中心更新步骤包括：逐次获取并行处理的数据点和与各数据点对应的编号；将每次获取的数据点存储至数据点矩阵，数据点矩阵的行对应于并行处理的各个数据点，列对应于每一数据点的各个维度；将每次获取的编号存储至编号矩阵，编号矩阵的行对应于并行处理的各个编号，列对应于每一编号所对应的类；将同一次存储的数据点矩阵和转置后的编号矩阵相乘，得到输入矩阵；逐次地将输入矩阵累加，得到累加矩阵；逐次地将编号矩阵累加，得到数量矩阵；将累加矩阵与数量矩阵相除，得到聚类矩阵；所述聚类矩阵的行对应于各个类，列对应于每一类的聚类中心的各个维度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 一种聚类中心更新方法和K均值聚类算法加速系统
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