栅格地理数据模糊C均值聚类算法的并行化研究

作者：王维一; 裴韬; 秦承志

来源：地理与地理信息科学, 2013, (04): 77-80+90.

• 模糊C均值聚类(FCM)
• 并行计算
• 栅格地理数据
• 计算强度
• 负载不均衡 Fuzzy C-Means clustering(FCM)
• parallel computation
• raster geographic data
• computational intensity
• load imbalance

随着数据量的急剧增长,传统的串行算法已逐渐不能满足该类计算密集算法对运行效率的需求,迫切需要并行计算的支持。为此,该文对栅格地理数据的模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)算法进行了并行化设计,并利用MPI实现了并行算法,同时针对并行化时传统按区域大小均匀划分数据的方式导致的负载不均衡问题,提出了按计算强度均匀划分的方法。应用结果表明,该方法显著缩短了计算时间,得到了满意的加速比。

• 单位
  资源与环境信息系统国家重点实验室; 中国科学院地理科学与资源研究所; 中国科学院大学