基于统一计算设备架构和基因表达式编程的自动聚类算法

？针对基于基因表达式编程(gep)的自动聚类算法gep-cluster中聚类中心的筛选和聚合、计算数据对象到各聚类中心距离两个关键步骤效率不高的问题，提出了一种基于统一计算设备架构(cuda)和gep的自动聚类改进算法(cgep-cluster)。cgep-cluster算法采用基因阅读运算器方法对gep-cluster算法的聚类中心筛选和聚合步骤进行改进，并基于cuda将gep-cluster算法中数据对象到各聚类中心距离的计算并行化。实验结果表明，在数据对象规模较大时，cgep-cluster算法可获得8倍左右的加速比。cgep-cluster算法可用于聚类数未知且数据对象规模较大情况下的自动聚类。