Участник:Бротиковская Данута/Алгоритм k-means
Алгоритм k средних (k means) | |
Последовательный алгоритм | |
Последовательная сложность | [math]O(n^3)[/math] |
Объём входных данных | [math]\frac{n (n + 1)}{2}[/math] |
Объём выходных данных | [math]\frac{n (n + 1)}{2}[/math] |
Параллельный алгоритм | |
Высота ярусно-параллельной формы | [math]O(n)[/math] |
Ширина ярусно-параллельной формы | [math]O(n^2)[/math] |
Авторы страницы Данута Бротиковская и Денис Зобнин
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритма
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 2.2 Локальность данных и вычислений
- 2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
- 2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
- 2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
- 2.6 Выводы для классов архитектур
- 2.7 Существующие реализации алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Алгоритм k средних (k means) -- наиболее популярный метод кластеризации. Был изобретен в 1950-х годах математиком Гуго Штейнгаузом и почти одновременно Стюартом Ллойдом. Особую популярность приобрел после публикации работы МакКуина в 1967. Цель алгоритма заключается в разделении N наблюдений на K кластеров таким образом, чтобы каждое наблюдение придележало ровно одному кластеру, расположенному на наименьшем расстоянии от наблюдения.
1.2 Математическое описание алгоритма
Дан набор из [math]n[/math] d-мерных векторов [math]X[/math] = [math]\{x_1, x_2, ..., x_n\}[/math]. Алгоритм k средних разбивает набор [math]X[/math] на [math]k, k\lt =n[/math] наборов [math]S=\{S_1, S_2, ..., S_k\}, S_i \cap S_j= \varnothing, i \ne j, [/math] таким образом, чтобы минимизировать сумму квадратов расстояний от каждой точки кластера до его центра. Другими словами:
Шаги алгоритма:
1. Начальный шаг. Инициализация кластеров: Выбирается произвольное множество точек [math]\mu_i, \overline{i=1,k}[/math], рассматриваемых как начальные центры кластеров
2. Распределение векторов по кластерам: [math]\forall \mathbf{x_i} \in \mathbf{X}, \overline{i=1,N}: \mathbf{x_i} \in S_j \iff j=\arg\min_{k}|x_i-\mu_k| [/math]
3. Пересчет центров кластеров: [math] \forall i=\overline{i=1,k}: \widetilde{\mu_i} = \cfrac{1}{||S_i||}\sum_{x\in S_i}x[/math]
4. Проверка условия останова: [math]if \exist i\in \overline{i=1,k}: \mu_i != \widetilde{\mu_i} =\gt goto 2; else FINISH[/math]