| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Klasterizācijas algoritmu paralēlskaitļošanas iespēju izpēte |
| Nosaukums angļu valodā |
Research on Parallel Computing Options for Clustering Algorithms |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Dr. sc. ing. Sergejs |
| Recenzents |
Mg. sc. ing. Olga Bikova |
| Anotācija |
Darba mērķis ir izpētīt paralēlskaitļošanas iespējas datu klasterizācijas algoritmiem. Mērķa sasniegšanai, tiek izpētīti literatūras avoti par datu klasterizācijas algoritmiem, kā arī tiek izpētīta informācija par paralēlskaitļošanu un tās pielietošanu klasterizācijas algoritmos.
Teorētiskā veidā tiek aprakstīta paralēlskaitļošana un tās darbības princips. Darbā tiek detalizēti izpētīti divi klasterizācijas algoritmi: k-vidējo sadalošais klasterizācijas algoritms un aglomeratīvais hierarhiskais klasterizācijas algoritms. Par katru klasterizācijas algoritmu ir dots detalizēts apraksts par algoritmu, tā mērķi un darbības principu. Abiem klasterizācijas algoritmiem tika sagatavoti praktiskie piemēri.
Darba praktiskajā daļā tika aprakstītas paralēlskaitļošanas pielietošanas iespējas izpētītajos datu klasterizācijas algoritmos. K-vidējo sadalošajam un hierarhiskajam klasterizācijas algoritmam tika izstatītas trīs paralēlskaitļošanas iespējas, kuras tika detalizēti aprakstītas darbā. Pēc paralēlskaitļošanas teoriju apraksta, ir sagatavots kopsavilkums par paralēlskaitļošanas ieviešanu izvēlētajos klasterizācijas algoritmos. |
| Atslēgas vārdi |
Paralēlskaitļošana. K-vidējo sadalošais un aglomeratīvais hierarhiskais klasterizācijas algoritms. |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Parallel computing. K-means clustering and agglomerative hierarchical clustering algorithms. |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2017 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
09.06.2017 18:33:45 |
