基于CUDA的数据挖掘KNN算法的改进

下载PDF

导出

摘要本文主要分析了CUDA加速KNN算法满足的条件,阐述了KNN程序算法的核心思想,并针对KNN算法的性能进行了研究和探讨,以期通过改进KNN算法,来提高人们的使用效果。

作者张艳芳张会丽

机构地区临汾职业技术学院

出处《济南职业学院学报》 2017年第3期76-77,90,共3页 Journal of Jinan Vocational College

基金 2016年度山西省高等学校哲学社会科学研究项目"高职微课程教学绩效支持系统研究"(项目编号:20162238)的部分研究成果

关键词数据挖掘 KNN算法 CUDA

参考文献6

1刘振,黄理灿,闫志文.基于CUDA的数据挖掘KNN算法的改进[J].工业控制计算机,2013,26(5):104-105. 被引量：1
2范恒亮,成卫青.一种基于关联分析的KNN文本分类方法[J].计算机技术与发展,2014,24(6):71-74. 被引量：4
3胡元,石冰.基于区域划分的kNN文本快速分类算法研究[J].计算机科学,2012,39(10):182-186. 被引量：23
4杨铭,陈建峰.基于CUDA的海量点云数据kNN查询算法[J].测绘通报,2012(S1):394-398. 被引量：3
5万韩永,左家莉,万剑怡,王明文.基于样本重要性原理的KNN文本分类算法[J].江西师范大学学报（自然科学版）,2015,39(3):297-303. 被引量：6
6戴春娥,陈维斌,傅顺开,李志强.通过GPU加速数据挖掘的研究进展和实践[J].计算机工程与应用,2015,51(16):109-116. 被引量：9

1屈宜丽,蓝才会,任志国.CPU/GPU异构并行系统研究综述[J].自动化与仪器仪表,2016(4):25-26. 被引量：6
2林啟锋,蒙祖强,陈秋莲,陈智敏.结合语义和文本特征位串的高效KNN算法[J].计算机工程与设计,2013,34(7):2417-2421. 被引量：1
3卢伟胜,郭躬德,严宣辉,陈黎飞.SMwKnn:基于类别子空间距离加权的互k近邻算法[J].计算机科学,2014,41(2):166-169. 被引量：7
4鲍军鹏,杨科,周静.卫星时序数据挖掘节点级并行与优化方法[J].北京航空航天大学学报,2018,44(12):2470-2478. 被引量：7
5陈智敏,蒙祖强,林啟锋.基于改进KNN的话题跟踪算法[J].小型微型计算机系统,2014,35(8):1722-1725. 被引量：2
6赵忠帅,张公敬.改进的KNN快速分类算法[J].青岛大学学报（自然科学版）,2014,27(4):39-43. 被引量：2
7刘文军,郑国义,张小琼.基于粗糙集与统计学习理论的样本分类算法[J].模糊系统与数学,2015,29(1):183-190. 被引量：2
8万韩永,左家莉,万剑怡,王明文.基于样本重要性原理的KNN文本分类算法[J].江西师范大学学报（自然科学版）,2015,39(3):297-303. 被引量：6
9罗文兵,徐雄飞,王明文,左家莉.面向新闻的情感关键句抽取与判定[J].江西师范大学学报（自然科学版）,2015,39(6):642-646.
10骆凡,彭艳兵.一种基于apiori算法改进的knn文本分类方法[J].电子设计工程,2016,24(7):1-3. 被引量：5

济南职业学院学报

2017年第3期

内容加载中请稍等...