Уровень алгоритма

Участник:Gkhazeeva/Нечеткий алгоритм C средних: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
 
(не показано 35 промежуточных версий 4 участников)
Строка 1: Строка 1:
{{Assignment}}
+
{{Assignment|Coctic}}
 +
 
 
{{algorithm
 
{{algorithm
 
| name              = Нечеткий алгоритм C средних
 
| name              = Нечеткий алгоритм C средних
| serial_complexity = <math>O(Mdc^2i)</math>, <math>i</math> - количество итераций
+
| serial_complexity = <math>O(c^2 Mn_{iter}  + cMdn_{iter})</math>, <math>n_{iter} </math> - количество итераций
 
| input_data        = <math>M*d</math>, [количество наблюдений * размерность]
 
| input_data        = <math>M*d</math>, [количество наблюдений * размерность]
 
| output_data          = <math>M*c</math>, [количество наблюдений * количество кластеров]
 
| output_data          = <math>M*c</math>, [количество наблюдений * количество кластеров]
| pf_height        = <math>2i</math>
+
| pf_height        = <math>O(cdn_{iter} + c^2n_{iter})</math>
| pf_width      = <math>n</math>
+
| pf_width      = <math>O (M) </math>
 
}}
 
}}
  
Строка 14: Строка 15:
  
 
== Общее описание алгоритма ==
 
== Общее описание алгоритма ==
Кластеризация - это объединение объектов в группы (кластеры) на основе схожести признаков для объектов одной группы и отличий между группами. Нечеткий алгоритм C Средних (Fuzzy C-means, FCM) - алгоритм кластеризации, позволяющий объектам принадлежать с различной степенью нескольким кластерам одновременно. Впервые алгоритм был предложен J.C. Dunn в 1973 <ref>[http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01969727308546046 | J. C. Dunn. A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters. Journal of Cybernetics, volume 3,1973 - Issue 3, pp 32-57]</ref>. Нечеткое разбиение позволяет просто решить проблему объектов, расположенных на границе двух кластеров - им назначают степени принадлежностей равные 0.5.
+
Кластеризация - это объединение объектов в группы (кластеры) на основе схожести признаков для объектов одной группы и отличий между группами. Нечеткий алгоритм C Средних (Fuzzy C-means, FCM) - алгоритм кластеризации, позволяющий объектам принадлежать с различной степенью нескольким кластерам одновременно. Впервые алгоритм был предложен J.C. Dunn в 1973 <ref>[http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01969727308546046 | J. C. Dunn. A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters. Journal of Cybernetics, volume 3,1973 - Issue 3, pp 32-57]</ref>. Нечеткое разбиение позволяет просто решить проблему определения кластера для объектов, расположенных на границе - им назначают степени принадлежностей равные 0.5.
  
 
Входные данные алгоритма: набор векторов, которые следует кластеризовать.
 
Входные данные алгоритма: набор векторов, которые следует кластеризовать.
  
Параметры алгоритма: <math>c</math> - количество кластеров; <math>m</math> - экспоненциальный вес; <math>\varepsilon</math> - параметр останова алгоритма.
+
Параметры алгоритма: <math>c</math> - количество кластеров;<math>m >= 1</math> - параметр, определяющий нечеткость кластеров ( при <math>m = 1</math> разбиение является четким, с увеличением параметра <math>m</math> растет степень "размазанности" объектов по кластерам); <math>\varepsilon</math> - параметр останова алгоритма.
  
 
Выходные данные: матрица вероятностей принадлежности векторов кластерам.
 
Выходные данные: матрица вероятностей принадлежности векторов кластерам.
Строка 28: Строка 29:
 
* Сгенерировать случайную матрицу принадлежностей векторов кластерам (матрицу нечеткого разбиения).
 
* Сгенерировать случайную матрицу принадлежностей векторов кластерам (матрицу нечеткого разбиения).
  
* Повторить следующие шаги до момента, пока матрицы нечеткого разбиения на этом и предыдущем шаге алгоритма будут отличать менее чем на параметр останова.
+
* Повторить следующие шаги до тех пор, пока расстояние между матрицами нечеткого разбиения на этом и предыдущем шаге алгоритма не будет отличаться менее, чем на параметр останова.
 
** Рассчитать центры кластеров.
 
** Рассчитать центры кластеров.
** Рассчитать расстоение между объектами и центрами кластеров.
+
** Рассчитать расстояние между объектами и центрами кластеров.
 
** Пересчитать элементы матрицы нечеткого разбиения.
 
** Пересчитать элементы матрицы нечеткого разбиения.
  
 +
== Математическое описание алгоритма <ref>[http://it-claim.ru/Persons/Neyskiy/Article2_Neiskiy.pdf | Нейский И.М. Классификация и сравнение методов кластеризации.// Интеллектуальные технологии и системы. Сборник учебно-методических работ и статей аспирантов и студентов. – М.: НОК «CLAIM», 2006. – Выпуск 8. – С. 130-142.]</ref> ==
  
== Математическое описание алгоритма <ref>[http://it-claim.ru/Persons/Neyskiy/Article2_Neiskiy.pdf | Нейский И.М. Классификация и сравнение методов кластеризации.// Интеллектуальные технологии и системы. Сборник учебно-методических работ и статей аспирантов и студентов. – М.: НОК «CLAIM», 2006. – Выпуск 8. – С. 130-142.]</ref> ==
+
Пусть <math> W = w_{ij} \in[0,1],\; i = 1, ..., M, \; j = 1, ..., c</math> - матрица разбиения, где <math>w_{i,j}</math> - степень принадлежности объекта <math>i</math> к кластеру <math>j</math>; <math>c</math> - количество кластеров, <math>M</math> - количество векторов, <math>X_i</math> - набор входных векторов размерности <math>d</math>.
  
Пусть <math> W = w_{ij} \in[0,1],\; i = 1, ..., M, \; j = 1, ..., c</math> - матрица разбиения, где <math>w_{i,j}</math> - степень принадлежности объекта <math>i</math> к кластеру <math>j</math>; <math>c</math> - количество кластеров, <math>M</math> - количество векторов.
+
В качестве нормы предлагается максимум-норма: <math>||W|| = \max_{i,j} |w_{i,j}|</math>
  
 
При этом элементы матрицы должны удовлетворять условиям:
 
При этом элементы матрицы должны удовлетворять условиям:
Строка 75: Строка 77:
 
== Макроструктура алгоритма ==
 
== Макроструктура алгоритма ==
 
Основные шаги при реализации алгоритма
 
Основные шаги при реализации алгоритма
* Генерация случайной матрицы размера <math>M</math> на где <math>c</math>, проверка условий
+
* Генерация случайной матрицы размера <math>M*c</math>, проверка условий
 
* Расчет центроидов – по сути, скалярное произведение с нормировкой
 
* Расчет центроидов – по сути, скалярное произведение с нормировкой
 
* Расчет расстояний – в общепринятом случае является скалярным произведением
 
* Расчет расстояний – в общепринятом случае является скалярным произведением
Строка 117: Строка 119:
  
 
== Последовательная сложность алгоритма ==
 
== Последовательная сложность алгоритма ==
Последовательная сложность алгоритма состоит из сложности каждой итерации умноженной на их количество. Так как число итераций заранее неизвестно и зависит от входных параметров, рассмотрим сложность на каждой итерации. Наибольшую сложность представляет собой пересчет матрицы, сложность которого <math>O(c^2 nd)</math> (по сравнению со сложностью <math>O(cnd)</math> расчета расстояний, вычисления центроидов и проверки условия останова). Итого общая сложность алгоритма <math>O(c^2 ndi)</math>
+
Последовательная сложность алгоритма состоит из сложности каждой итерации умноженной на их количество <math> n_{iter} </math>. Так как число итераций заранее неизвестно и зависит от входных параметров, рассмотрим сложность на каждой итерации. Наибольшую сложность представляет собой пересчет матрицы, сложность которого <math>O(c^2 M)</math> (по сравнению со сложностью <math>O(cMd)</math> расчета расстояний, вычисления центроидов и проверки условия останова). Итого общая сложность алгоритма <math>O(c^2 Mn_{iter}  + cMdn_{iter})</math>. Так как обычно <math> n >> c </math>, то в этом случае сложность <math>O(c^2 Mn_{iter} )</math>.
  
 
== Информационный граф ==
 
== Информационный граф ==
 
Информационный граф представлен на рисунке ниже.
 
Информационный граф представлен на рисунке ниже.
  
'''Первый ярус''' состоит из <math>M</math> параллельных операций 1, 2, совершаемых в цикле <math>c</math> раз для каждого кластера.  
+
'''Первый ярус''' состоит из <math>n_{p}</math> параллельных процессов, между которыми равномерно распределены <math>M</math> операций 1, 2, совершаемых в цикле <math>c</math> раз для каждого кластера.  
  
 
'''Операция 1''': <math>w_{ij}^m</math>, где <math>j</math> - номер итерации в цикле, <math>i</math> - номер параллельной ветви.
 
'''Операция 1''': <math>w_{ij}^m</math>, где <math>j</math> - номер итерации в цикле, <math>i</math> - номер параллельной ветви.
Строка 133: Строка 135:
 
Далее совершаем поэлементное сложение векторов и матриц соответственно, а затем делим каждый столбец в матрице на соответствующий элемент в векторе.
 
Далее совершаем поэлементное сложение векторов и матриц соответственно, а затем делим каждый столбец в матрице на соответствующий элемент в векторе.
  
'''Второй ярус''' состоит их <math>M</math> параллельных операций 3, 4, 5 также совершаемых в цикле <math>c</math> раз.
+
'''Второй ярус''' состоит из <math>n_{p}</math> параллельных процессов, между которыми равномерно распределены <math>M</math> операций 3, 4, 5 также совершаемых в цикле <math>c</math> раз.
  
 
'''Операция 3''': обновление значения <math>w_{ij}</math> по указанной в разделе 1.2 в пункте 5 формуле.
 
'''Операция 3''': обновление значения <math>w_{ij}</math> по указанной в разделе 1.2 в пункте 5 формуле.
Строка 148: Строка 150:
  
 
== Ресурс параллелизма алгоритма ==
 
== Ресурс параллелизма алгоритма ==
Параллельная сложность алгоритма: <math>M*c^2*i</math>. Такая сложность получается за счет распараллеливания на каждом ярусе <math>M</math> операций. Иерархическая структура параллелизма подробно описана в [[#Информационный граф|п.1.7]].
+
На первом ярусе происходит <math> O(cdn_{iter}) </math> операций, на втором - <math> O(c^2n_{iter}) </math>, итого высота ЯПФ алгоритма <math> O(cdn_{iter} + c^2n_{iter}) </math>. Ширина ярусно-параллельной формы алгоритма равна <math> O(M) </math>. Иерархическая структура параллелизма подробно описана в [[#Информационный граф|п.1.7]].
  
 
В алгоритме не возникает скошенного параллелизма.
 
В алгоритме не возникает скошенного параллелизма.
Строка 161: Строка 163:
 
== Свойства алгоритма ==
 
== Свойства алгоритма ==
  
* Соотношение последовательной и параллельной формы алгоритма: <math>M</math>
+
* Соотношение последовательной и параллельной сложности: <math>M</math>
* Вычислительная мощность: <math>{dc^2i} \over {c+d}</math>.
+
* Вычислительная мощность: <math>{dc^2n_{iter} } \over {c+d}</math>.
 
* Устойчивость: алгоритм не является устойчивым, поэтому существует много исследований о том, как первоначально выбрать параметры кластеризации.
 
* Устойчивость: алгоритм не является устойчивым, поэтому существует много исследований о том, как первоначально выбрать параметры кластеризации.
* Сбалансированность: в данном алгоритме операция умножения доминирует над операцией сложения. Операции между параллельными ветвями сбалансированны.
+
* Сбалансированность: в данном алгоритме операция умножения доминирует над операцией сложения. Операции между параллельными ветвями сбалансированы.
 
* Детерминированность: алгоритм не является детерминированным, так как матрица нечеткого разбиение генерируется произвольно.
 
* Детерминированность: алгоритм не является детерминированным, так как матрица нечеткого разбиение генерируется произвольно.
* Степень исхода вершины информационного графа ( для одной интерации): 2 (3 - с учетом, если выходные данные пошли на следующую итерацию).
+
* Степень исхода вершины информационного графа (для одной итерации): 2. Если выходные данные пошли на следующую итерацию: 3.
  
 
= Программная реализация алгоритма =  
 
= Программная реализация алгоритма =  
Строка 178: Строка 180:
 
== Масштабируемость алгоритма и его реализации ==
 
== Масштабируемость алгоритма и его реализации ==
  
Проведём исследование масштабируемости параллельной реализации нечеткого алгоритма С-средних. Исследование проводилось на суперкомпьютере "Ломоносов"<ref name="Lom">Воеводин Вл., Жуматий С., Соболев С., Антонов А., Брызгалов П., Никитенко Д., Стефанов К., Воеводин Вад. Практика суперкомпьютера «Ломоносов» // Открытые системы, 2012, N 7, С. 36-39.</ref> [http://parallel.ru/cluster Суперкомпьютерного комплекса Московского университета].
+
Проведём исследование масштабируемости параллельной реализации нечеткого алгоритма С-средних.  
 +
Исследование проводилось на суперкомпьютере "Ломоносов"<ref name="Lom">Воеводин Вл., Жуматий С., Соболев С., Антонов А., Брызгалов П., Никитенко Д., Стефанов К., Воеводин Вад. Практика суперкомпьютера «Ломоносов» // Открытые системы, 2012, N 7, С. 36-39.</ref> [http://parallel.ru/cluster Суперкомпьютерного комплекса Московского университета].
 +
Была исследована собственная параллельная реализация алгоритма, написанная на языке C++ с использованием стандарта MPI. Сборка программы производилась при помощи компилятора компании Intel версии 13.1.0 с использованием библиотеки intelMPI версии 4.1.0 . Расчеты проводились в разделе test на узлах со следующими характеристиками: количество GPU - 0, количество ядер - 8 ядер архитектуры x86, количество памяти - 12 Гб.
  
 
Набор и границы значений изменяемых [[Глоссарий#Параметры запуска|параметров запуска]] реализации алгоритма:  
 
Набор и границы значений изменяемых [[Глоссарий#Параметры запуска|параметров запуска]] реализации алгоритма:  
Строка 195: Строка 199:
  
 
[[file: FuzzyCMeansPerformance.png |thumb|center|700px|Рисунок 1. Параллельная реализация нечеткого алгоритма С-средних. Изменение производительности в зависимости от числа процессоров и размера матрицы.]]
 
[[file: FuzzyCMeansPerformance.png |thumb|center|700px|Рисунок 1. Параллельная реализация нечеткого алгоритма С-средних. Изменение производительности в зависимости от числа процессоров и размера матрицы.]]
[[file: FuzzyCMeansEfficiency2.png|thumb|center|700px|Рисунок 2. Параллельная реализация нечеткого алгоритма С-средних. Изменение эффективности в зависимости от числа процессоров и размера матрицы.]]
+
[[file: FuzzyCMeansEfficiency2.png|thumb|center|700px|Рисунок 2. Параллельная реализация нечеткого алгоритма С-средних. Изменение эффективности реализации в зависимости от числа процессоров и размера матрицы.]]
  
 
Построим оценки масштабируемости выбранной реализации нечеткого алгоритма С-средних:
 
Построим оценки масштабируемости выбранной реализации нечеткого алгоритма С-средних:

Текущая версия на 23:58, 19 декабря 2016

Symbol wait.svgЭта работа прошла предварительную проверку
Дата последней правки страницы:
19.12.2016
Данная работа соответствует формальным критериям.
Проверено Coctic.



Нечеткий алгоритм C средних
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность [math]O(c^2 Mn_{iter} + cMdn_{iter})[/math], [math]n_{iter} [/math] - количество итераций
Объём входных данных [math]M*d[/math], [количество наблюдений * размерность]
Объём выходных данных [math]M*c[/math], [количество наблюдений * количество кластеров]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы [math]O(cdn_{iter} + c^2n_{iter})[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы [math]O (M) [/math]


Авторы : Гелана Хазеева (1.3; 1.5; 1.6; 1.7; 2.4; 2.7), Павел Юшин (1.1; 1.2; 1.4; 1.8; 1.9; 1.10)

1 Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

Кластеризация - это объединение объектов в группы (кластеры) на основе схожести признаков для объектов одной группы и отличий между группами. Нечеткий алгоритм C Средних (Fuzzy C-means, FCM) - алгоритм кластеризации, позволяющий объектам принадлежать с различной степенью нескольким кластерам одновременно. Впервые алгоритм был предложен J.C. Dunn в 1973 [1]. Нечеткое разбиение позволяет просто решить проблему определения кластера для объектов, расположенных на границе - им назначают степени принадлежностей равные 0.5.

Входные данные алгоритма: набор векторов, которые следует кластеризовать.

Параметры алгоритма: [math]c[/math] - количество кластеров;[math]m \gt = 1[/math] - параметр, определяющий нечеткость кластеров ( при [math]m = 1[/math] разбиение является четким, с увеличением параметра [math]m[/math] растет степень "размазанности" объектов по кластерам); [math]\varepsilon[/math] - параметр останова алгоритма.

Выходные данные: матрица вероятностей принадлежности векторов кластерам.

Краткое описание алгоритма:

  • Задать параметры алгоритма.
  • Сгенерировать случайную матрицу принадлежностей векторов кластерам (матрицу нечеткого разбиения).
  • Повторить следующие шаги до тех пор, пока расстояние между матрицами нечеткого разбиения на этом и предыдущем шаге алгоритма не будет отличаться менее, чем на параметр останова.
    • Рассчитать центры кластеров.
    • Рассчитать расстояние между объектами и центрами кластеров.
    • Пересчитать элементы матрицы нечеткого разбиения.

1.2 Математическое описание алгоритма [2]

Пусть [math] W = w_{ij} \in[0,1],\; i = 1, ..., M, \; j = 1, ..., c[/math] - матрица разбиения, где [math]w_{i,j}[/math] - степень принадлежности объекта [math]i[/math] к кластеру [math]j[/math]; [math]c[/math] - количество кластеров, [math]M[/math] - количество векторов, [math]X_i[/math] - набор входных векторов размерности [math]d[/math].

В качестве нормы предлагается максимум-норма: [math]||W|| = \max_{i,j} |w_{i,j}|[/math]

При этом элементы матрицы должны удовлетворять условиям:

  • [math]\sum_{j = 1}^c w_{ij} = 1, i = 1, ..., M[/math]                [math](1)[/math]
  • [math]0 \lt \sum_{i = 1}^M w_{ij} \lt M, j = 1, ..., c[/math]       [math](2)[/math]

Тогда алгоритм принимает следующий вид:

1) Задаем параметры алгоритма: [math]c[/math] - количество кластеров; [math]m \gt = 1[/math] - экспоненциальный вес, определяющий нечеткость кластеров; [math]\varepsilon \gt 0[/math] - параметр останова алгоритма.

2) Генерируем случайным образом матрицу нечеткого разбиения с учетом условий [math](1)[/math] и [math](2)[/math]

3) Рассчитываем центроиды (центры кластеров): [math]V_j = {{\sum_{i=1}^M w_{ij}^m * X_i} \over {\sum_{i=1}^M w_{ij}^m}}, j = 1, ..., c[/math]

4) Рассчитываем расстояния между объектами [math]X[/math] и центроидами:

[math]D_{ij} = {||X_i - V_j||}, i = 1,...,M; j = 1,...,c [/math]

5) Пересчет элементов матрицы разбиения:

при [math]D_{ij} \gt 0[/math] : [math]w_{ij} = {{1}\over {{ (\sum_{k=1}^c {{D_{ij}}\over{D_{ik}}} ) }^{2/(m-1)}}}, j = 1,...,c[/math]

при [math]D_{ij} =0[/math] : [math]w_{ij} = \delta_{ij}, j = 1,...,c[/math], где [math]\delta_{ij}[/math] - символ Кронекера

6) Если [math]|| F - F^{*} || \lt \varepsilon [/math], где [math]F^{*}[/math] - матрица нечеткого разбиения предыдущей итерации, то идем далее, иначе возвращаемся на пункт 3.

7) Конец.

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительным ядром алгоритма являются следующие пункты:

  • Поиск [math]V_j[/math] - расчет центроидов (пункт 3 алгоритма)
  • Нахождение [math]D_{ij}[/math] - расстояний между объектами (пункт 4 алгоритма)
  • Пересчет [math]w_{ij}[/math] - элементов матрицы разбиения (пункт 5 алгоритма)

1.4 Макроструктура алгоритма

Основные шаги при реализации алгоритма

  • Генерация случайной матрицы размера [math]M*c[/math], проверка условий
  • Расчет центроидов – по сути, скалярное произведение с нормировкой
  • Расчет расстояний – в общепринятом случае является скалярным произведением
  • Пересчет матрицы – по сути, скалярное произведение
  • Проверка условий останова – вычисление нормы

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

   float ** FuzzyCMeans (float** X, c, m, eps){
       n = X.size();
       r = X[0].size();
       centers = generateZeroFill(c, r)
       Wprev = genetateRandFill(n, c);
       W = Wprev;
       while (true){
           // обновляем центры кластеров 
           for (int i=0; i<c; i++){
               float * num = new float []();
               float den = 0;
               for (int j=0; j<n; j++){
                   num += pow(W[j][i], m) * X[j];
                   den+=pow(W[j][i], m);
               }
               centers[i] = num / den;
           }
           //обновляем вероятности W и считаем расстояние между матрицами W и Wprev
           float max_diff = 0;
           for (int i=0; i<n; i++)
               for (int j=0; j<c; j++){
                   total = 0;
                   for (int m=0; m<с; m++)
                       total += pow(distance(X[i], centers[j]) / distance(X[i], centers[m]), 2/(m-1));
                   W[i][j] = 1/total;
                   max_diff = max(abs(Wprev[i][j]-W[i][j]), max_diff);
                   Wprev[i][j] = W[i][j];
              }               
          if (max_diff < eps):                
               break;
       }
       return W;
   }

1.6 Последовательная сложность алгоритма

Последовательная сложность алгоритма состоит из сложности каждой итерации умноженной на их количество [math] n_{iter} [/math]. Так как число итераций заранее неизвестно и зависит от входных параметров, рассмотрим сложность на каждой итерации. Наибольшую сложность представляет собой пересчет матрицы, сложность которого [math]O(c^2 M)[/math] (по сравнению со сложностью [math]O(cMd)[/math] расчета расстояний, вычисления центроидов и проверки условия останова). Итого общая сложность алгоритма [math]O(c^2 Mn_{iter} + cMdn_{iter})[/math]. Так как обычно [math] n \gt \gt c [/math], то в этом случае сложность [math]O(c^2 Mn_{iter} )[/math].

1.7 Информационный граф

Информационный граф представлен на рисунке ниже.

Первый ярус состоит из [math]n_{p}[/math] параллельных процессов, между которыми равномерно распределены [math]M[/math] операций 1, 2, совершаемых в цикле [math]c[/math] раз для каждого кластера.

Операция 1: [math]w_{ij}^m[/math], где [math]j[/math] - номер итерации в цикле, [math]i[/math] - номер параллельной ветви.

Операция 2: [math]w_{ij}^m*X_i[/math]

Здесь [math]j[/math] - номер итерации в цикле, [math]i[/math] - номер параллельной ветви.

На выходе из каждой ветки получаем вектор размера [math]1[/math] x [math]c[/math] и матрицу размера [math]d[/math] x [math]c[/math]. Далее совершаем поэлементное сложение векторов и матриц соответственно, а затем делим каждый столбец в матрице на соответствующий элемент в векторе.

Второй ярус состоит из [math]n_{p}[/math] параллельных процессов, между которыми равномерно распределены [math]M[/math] операций 3, 4, 5 также совершаемых в цикле [math]c[/math] раз.

Операция 3: обновление значения [math]w_{ij}[/math] по указанной в разделе 1.2 в пункте 5 формуле.

Операция 4: [math]maximum = max(|w_{ij} - w_{ij}^{prev}|, maximum)[/math].

Операция 5: [math]w_{ij}^{prev} = w_{ij}[/math].

Здесь [math]j[/math] - номер итерации в цикле, [math]i[/math] - номер параллельной ветви.

На выходе из каждой ветки получаем число [math]maximum[/math]. Далее находим максимальное значение из полученных величин для каждой ветки. Затем проверяем условие останова алгоритма.

Scheme3.JPG

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

На первом ярусе происходит [math] O(cdn_{iter}) [/math] операций, на втором - [math] O(c^2n_{iter}) [/math], итого высота ЯПФ алгоритма [math] O(cdn_{iter} + c^2n_{iter}) [/math]. Ширина ярусно-параллельной формы алгоритма равна [math] O(M) [/math]. Иерархическая структура параллелизма подробно описана в п.1.7.

В алгоритме не возникает скошенного параллелизма.

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

  • Входные данные алгоритма: набор векторов [math]x_i[/math] размерности [math]d[/math], где [math]i = 1,...,M[/math]; [math]M[/math] - количество векторов.
  • Объем входных данных: [math]M*d[/math] , [количество наблюдений * размерность].
  • Выходные данные алгоритма: матрица вероятностей принадлежности векторов кластерам [math]M[/math] на [math]c[/math].
  • Объем выходных данных: [math]M*c[/math] , [количество наблюдений * количество кластеров].

1.10 Свойства алгоритма

  • Соотношение последовательной и параллельной сложности: [math]M[/math]
  • Вычислительная мощность: [math]{dc^2n_{iter} } \over {c+d}[/math].
  • Устойчивость: алгоритм не является устойчивым, поэтому существует много исследований о том, как первоначально выбрать параметры кластеризации.
  • Сбалансированность: в данном алгоритме операция умножения доминирует над операцией сложения. Операции между параллельными ветвями сбалансированы.
  • Детерминированность: алгоритм не является детерминированным, так как матрица нечеткого разбиение генерируется произвольно.
  • Степень исхода вершины информационного графа (для одной итерации): 2. Если выходные данные пошли на следующую итерацию: 3.

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

Проведём исследование масштабируемости параллельной реализации нечеткого алгоритма С-средних. Исследование проводилось на суперкомпьютере "Ломоносов"[3] Суперкомпьютерного комплекса Московского университета. Была исследована собственная параллельная реализация алгоритма, написанная на языке C++ с использованием стандарта MPI. Сборка программы производилась при помощи компилятора компании Intel версии 13.1.0 с использованием библиотеки intelMPI версии 4.1.0 . Расчеты проводились в разделе test на узлах со следующими характеристиками: количество GPU - 0, количество ядер - 8 ядер архитектуры x86, количество памяти - 12 Гб.

Набор и границы значений изменяемых параметров запуска реализации алгоритма:

  • число процессоров [1 : 128];
  • размер матрицы [10000 : 80000].

В результате проведённых экспериментов был получен следующий диапазон эффективности реализации алгоритма:

  • минимальная эффективность реализации 0,33%;
  • максимальная эффективность реализации 9,4%.


На следующих рисунках приведены графики производительности и эффективности выбранной реализации в зависимости от изменяемых параметров запуска.


Рисунок 1. Параллельная реализация нечеткого алгоритма С-средних. Изменение производительности в зависимости от числа процессоров и размера матрицы.
Рисунок 2. Параллельная реализация нечеткого алгоритма С-средних. Изменение эффективности реализации в зависимости от числа процессоров и размера матрицы.

Построим оценки масштабируемости выбранной реализации нечеткого алгоритма С-средних:

  • По числу процессов: 0.007. При увеличении числа процессов эффективность на рассмотренной области изменений параметров запуска увеличивается.
  • По размеру задачи: -0.0016. При увеличении размера задачи эффективность уменьшается.
  • По двум направлениям: 0,000077. При рассмотрении увеличения как вычислительной сложности, так и числа процессов на всей рассмотренной области значений эффективность увеличивается, однако скорость увеличения эффективности небольшая.

Была использована следующая реализация алгоритма.

   #include <mpi.h>
   #include <stdio.h>
   #include <iostream>
   #include <stdlib.h>
   #include <math.h>
   #include <string.h>
   #include <time.h>
   using namespace std;
   double **x; //input matrix of size (n x x_dim)
   int n;
   int x_dim;
   double **centroids; //cluster centroids matrix of size (n_cluster x x_dim)
   int n_cluster; // number of clusters
   double **w; //probability matrix of size (n x n_cluster)
   double **dist; //distances matrix of size (n x n_cluster)
   double eps; //max error
   double m; //parameter of algo
   int max_iter; // max num of iterations
   double **num;
   double *den;
   double *allden;
   double *err;
   double *total_err;
   int rank, size;
   double ** generateZerosMatrix(int r, int c){
       double ** arr = new double* [r];
       for (int i = 0; i < r; ++i){
           arr[i] = new double[c]();
       }
       return arr;
   }
   int generate_data()
   {
       //generate matrix
       x = generateZerosMatrix(n, x_dim);
       centroids = generateZerosMatrix(n_cluster, x_dim);
       w = generateZerosMatrix(n, n_cluster);
       dist = generateZerosMatrix(n, n_cluster);
       num = generateZerosMatrix(n_cluster, x_dim);
       //generate vectors
       den = new double [n_cluster]();
       allden = new double [n_cluster]();
       //for stopping algorithm
       err = new double;
       total_err = new double;
       srand(time(0));
       //initialize w randomly with restrictions
       for (int i = 0; i < n; ++i){
           double sum = 0;
           for (int j = 0; j < n_cluster; ++j){
               w[i][j] = rand();
               sum += w[i][j];
           }
           for (int j = 0; j < n_cluster; ++j){
               w[i][j] /= sum;
           }
       }
       //initialize x randomly
       for (int i = 0; i < n; ++i)
           for (int j = 0; j < x_dim; ++j)
               x[i][j] = rand();
       return 0;
   }
   double make_iteration() {
       // calculate centroids centers
       for (int i = rank; i < n; i+=size)
           for (int j = 0; j < n_cluster; ++j){
               double mu = pow(w[i][j], m);
               den[j] += mu;
               for (int k = 0; k < x_dim; ++k)
                   num[j][k] = mu * x[i][k];
           }
       MPI_Allreduce(den, allden, n_cluster, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, MPI_COMM_WORLD);
       for (int j=0; j < n_cluster; ++j)
           MPI_Allreduce(num[j], centroids[j], x_dim, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, MPI_COMM_WORLD);
       for (int i = 0; i < n_cluster; ++i)
           for (int j = 0; j < x_dim; ++j)
               centroids[i][j] /= allden[i];
       // calculate distances and probabilities, check stop conditions
       double err = 0.0;
       for (int i = rank; i < n; i+=size)
           for (int j = 0; j < n_cluster; ++j){
               for (int k = 0; k < x_dim; ++k)
                   dist[i][j] += (x[i][k] - centroids[j][k]) * (x[i][k] - centroids[j][k]);
               double w_prev = w[i][j];
               for (int k = 0; k < n_cluster; ++k)
                   w[i][j] += dist[i][j] / dist[i][k];
               w[i][j] = 1.0 / pow(w[i][j], 1.0 / (m - 1));
               err = fmax(err, abs(w_prev - w[i][j]));
           }
       return err;
   }
   int FCM(){
       *total_err = eps+1;
       int cur_iter = 0;
       while (cur_iter < max_iter && *total_err > eps){
           *err = make_iteration();
           MPI_Allreduce(err, total_err, 1, MPI_DOUBLE, MPI_MAX, MPI_COMM_WORLD);
           cur_iter++;
       }
       return cur_iter;
   }
   void clearMatrix(double ** matr, int r, int c){
       for (int i = 0; i < r; ++i){
           delete [] matr[i];
       }
       delete [] matr;
   }
   int memory_free(){
       clearMatrix(x, n, x_dim);
       clearMatrix(centroids, n_cluster, x_dim);
       clearMatrix(w, n_cluster, n);
       clearMatrix(num, n_cluster, x_dim);
       clearMatrix(dist, n, n_cluster);
       delete [] den;
       delete [] allden;
       delete err;
       delete total_err;
       return 0;
   }
   int main(int argc, char **argv){
       MPI_Init(&argc, &argv);
       MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
       MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
       int n_repeat = strtol(argv[1], NULL, 10);
       int nx_min = strtol(argv[2], NULL, 10);
       int nx_max = strtol(argv[3], NULL, 10);
       int step = strtol(argv[4], NULL, 10);
       x_dim = strtol(argv[5], NULL, 10);
       m = strtod(argv[6], NULL);
       n_cluster = strtol(argv[7], NULL, 10);
       max_iter = strtol(argv[8], NULL, 10);
       eps = strtod(argv[9], NULL);
       //for all input matrix sizes
       for (n = nx_min; n <= nx_max; n += step){
           double start, finish, time_elapsed_iter=0;
           int total_iterations = 0;
           //repeat for getting mean value
           for (int i = 0; i < n_repeat; ++i) {
               generate_data();
               MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);
               start = MPI_Wtime();
               total_iterations += FCM();
               finish = MPI_Wtime();
               memory_free();
               time_elapsed_iter += (finish-start);
           }
           time_elapsed_iter /= total_iterations;
           if (rank == 0) {
               cout << n << " " << size << " " << time_elapsed_iter << endl;
           }
       }
       MPI_Finalize();
   }

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.6 Выводы для классов архитектур

2.7 Существующие реализации алгоритма


3 Литература