集群环境下的并行聚类算法之研究

本文的目的就是通过理论分析和试验，探讨集群环境下并行聚类算法的设计思想。作为一种低成本、通用并行系统，集群系统的通讯能力相对于节点的计算能力是一个瓶颈。所以本文提出，在集群环境下设计并行聚类算法时，应采用数据并行的思想。本文首先从理论上，对采用数据并行思想后影响加速比的因素和通讯策略的选择进行了分析，然后实现了一个新的并行聚类算法——parc算法。通过parc算法的实验，证明了理论分析的正确性，并且表明并行聚类算法可以得到良好的聚类质量。本文的研究结果可以为以后设计更好的数据并行聚类算法提供一定的理论依据