An Efficient Data Partitioning Method Based Cell Partitioning Parallel Hierarchical Agglomerative Clustering

Abstract

오늘날 CPU 기반 병렬 및 분산처리 컴퓨팅 분야의 성장 속에서 범용 그래픽 처리 장치(GPGPU)는 계산 속도를 몇 배로 높이는 엄청난 성과를 보여주었다. 데이터 분할은 다양한 도메인을 갖는 데이터 마이닝 분야의 응용프로그램에서 매우 중요한 작업이다. 또한, 계층 상향 군집화도 군집화 계층을 이용하여 클러스터의 수와 패턴을 식별할 수 있는 유용한 방법이다. 전통적인 계층 상향 군집화는 모든 클러스터가 단일 클러스터에 속할 때까지 가장 가까운 클러스터 쌍을 반복적으로 찾는 작업을 한다. 이 작업은 시간과 메모리 복잡도가 매우 높아지게 되는데, 이를 해결하기 위해 Shalom 등은 효율적인 셀 분할 부분 중복 계층 상향 군집화를 설명하고 구현하였다. 본 논문은 Shalom 등이 제안한 셀 분할 부분 중복 계층 상향 군집화 방법을 개선하여 셀 분할 병렬 계층 상향 군집화 기법을 제시하였다. 실험결과 전통적인 계층 상향 군집화와 비교하여 제안한 방법이 약 2~10배의 속도 향상을 얻었다.