Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
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
Autors Edijs Namiķis
Struktūrvienība 12100 Informācijas tehnoloģijas institūts
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