ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ K-MEANS: ОПТИМИЗАЦИЯ КЛАСТЕРИЗАЦИИ

Кластеризация представляет собой мощный метод анализа данных, направленный на группировку объектов с целью выявления сходств между ними. Эта статья рассматривает современные подходы к кластерному анализу, включая итеративные алгоритмы, такие как K-means и его модификации. Также уделяется внимание параллельной реализации алгоритмов, которая обрабатывает большие объемы данных, используя возможности многоядерных и распределенных систем.

Clustering is a powerful data analysis method aimed at grouping objects in order to identify similarities between them. This article examines modern approaches to cluster analysis, including iterative algorithms such as K-means and its modifications. Attention is also paid to the parallel implementation of algorithms, which makes it possible to efficiently process large amounts of data using the capabilities of multicore and distributed systems.