基于密度的并行聚類算法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代生物技術(shù)的不斷發(fā)展特別是基因組計劃的實施，人們不斷的獲得大量基因序列數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)上的基因數(shù)據(jù)正呈指數(shù)增長，這些內(nèi)涵豐富的數(shù)據(jù)為人們分析和研究基因的組成與功能之間的關(guān)系提供了基礎(chǔ)?，F(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展尤其是超級計算機的飛速發(fā)展所帶來的高速計算能力正引導(dǎo)著算法研究者們不斷研究出新的并行聚類算法，以解決高維海量基因序列數(shù)據(jù)的計算問題。大量事實說明，一個準確、高效的并行聚類算法對生物計算尤其是基因序列數(shù)據(jù)計算的影響力是不可估量的。

2、 本文首先對目前的幾種典型的串行聚類算法就適用數(shù)據(jù)屬性范圍、時間復(fù)雜度等方面進行了分析，提出了對基因序列數(shù)據(jù)采用基于密度聚類的觀點，提出了一種和基因序列數(shù)據(jù)相匹配的密度函數(shù)計算方法及一個相適應(yīng)的鄰域半徑計算公式。 通過對并行計算模型的研究，設(shè)計了一種基于密度的并行聚類算法，通過3次時間復(fù)雜度為2( ) n OP的并行運算，能使并行聚類過程的時間復(fù)雜度變?yōu)? ) n OP。 比較傳統(tǒng)的基于密度的聚法算法而言，增加了一次計