商務智能應用中數據挖掘KNN算法的改進與實現(pdf 70頁)

摘要．I
ABSTRACT．．II
第一章緒論1
1．1概述．．1
1．1．1 KNN算法概述．1
1．1．2影響KNN算法的外在因素1
1．1．3實際應用中KNN算法存在的問題2
1．2 GPU在並行運算中的應用．．2
1．2．1 GPGPU發展概述2
1．2．2 GPU在並行運算中的應用．4
1．3 KNN算法的研究現狀．．4
1．3．1國外研究現狀．4
1．3．2國內研究現狀：5
1．4論文主要的研究內容及方案6
1．4．1研究內容．6
1．4．2研究方案．6
第二章KNN算法改進關鍵技術．．8
2．1 CUDA簡介．．8
2．1．1高度並行、多核、異構的GPU通用計算架構8
2．1．2 CUDA與之前的通用計算．．9
2．2 CUDA模型．11
2．2．1 CUDA線程模型1 1
2．2．2 CUDA程序編譯14
2．2．3 CUDA編程存在的問題21
2．3數據挖掘技術．．26
2．3．1數據挖掘概述26
2．3．2常用的數據挖掘算法及模型26
2．3．3數據挖掘信息分析及融合27
2．4本章小結．．28
第三章KNN算法改進29
3．1標準KNN算法29
3．2 CUDA加速KNN算法的可行性．．30
3．2．1 CUDA加速KNN算法的前提30
3．2．2核心思想40
3．3標準KNN算法的性能分析42
3．4改進後KNN算法44
3．5本章小結46
第四章模型實現．．47
4．1程序框架．．47
4．2實驗環境．．47
4．3實驗數據49
4．4實驗結果處理一50
第五章總結展望．52
5．1本文的主要研究工作．52
5．2總結和下一步的工作計劃．52
參考文獻53
致謝。56
附錄．．57
攻讀學位期間研究成果62

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