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30.01.2018 | Regular Paper | Ausgabe 4/2018

International Journal of Data Science and Analytics 4/2018

Parallel edge-based visual assessment of cluster tendency on GPU

Zeitschrift:
International Journal of Data Science and Analytics > Ausgabe 4/2018
Autoren:
Tao Meng, Bo Yuan
Wichtige Hinweise
This paper is an extension Version of the PAKDD’2017 Long Presentation paper “Parallel Visual Assessment of Cluster Tendency on GPU” [20].

Abstract

The visual assessment of (cluster) tendency (VAT) algorithm is an effective tool for investigating cluster tendency, which produces an intuitive image of matrix as the representation of complex datasets. The improved VAT (iVAT) incorporates a path-based distance metric into VAT to improve its effectiveness on complex-shaped datasets. The efficient formulation of the iVAT algorithm (efiVAT) further reduces the computational complexity of iVAT from \(O(N^3)\) to \(O(N^2)\). In this paper, we propose eVAT, an edge-based algorithm that can replicate the output of efiVAT but is more efficient and more suitable for parallelism. We also propose a parallel scheme to accelerate eVAT using NVIDIA GPU and CUDA architecture. We show that, on a range of datasets, the GPU-based eVAT features good scalability and can achieve significant speedups.

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