【摘 要】
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分层聚类技术在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用,是数据挖掘领域的研究热点之一.针对目前基于SIMD模型的并行分层聚类算法存在的无法解决存储冲突问
【机 构】
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湖南工程学院,湖南大学计算机与通信学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（90715029）
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分层聚类技术在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用,是数据挖掘领域的研究热点之一.针对目前基于SIMD模型的并行分层聚类算法存在的无法解决存储冲突问题,提出一种基于最小生成树无存取冲突的并行分层聚类算法.算法使用O（p）个并行处理单元,在O（n^2/p）的时间内对n个输入数据点进行聚类,与现有文献结论进行的性能对比分析表明,本算法明显改进了现有文献的研究结果,是一种无存储冲突的并行分层聚类算法.
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