商务智能应用中数据挖掘KNN算法的改进与实现(pdf 70页)

摘要．I
ABSTRACT．．II
第一章绪论1
1．1概述．．1
1．1．1 KNN算法概述．1
1．1．2影响KNN算法的外在因素1
1．1．3实际应用中KNN算法存在的问题2
1．2 GPU在并行运算中的应用．．2
1．2．1 GPGPU发展概述2
1．2．2 GPU在并行运算中的应用．4
1．3 KNN算法的研究现状．．4
1．3．1国外研究现状．4
1．3．2国内研究现状：5
1．4论文主要的研究内容及方案6
1．4．1研究内容．6
1．4．2研究方案．6
第二章KNN算法改进关键技术．．8
2．1 CUDA简介．．8
2．1．1高度并行、多核、异构的GPU通用计算架构8
2．1．2 CUDA与之前的通用计算．．9
2．2 CUDA模型．11
2．2．1 CUDA线程模型1 1
2．2．2 CUDA程序编译14
2．2．3 CUDA编程存在的问题21
2．3数据挖掘技术．．26
2．3．1数据挖掘概述26
2．3．2常用的数据挖掘算法及模型26
2．3．3数据挖掘信息分析及融合27
2．4本章小结．．28
第三章KNN算法改进29
3．1标准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标准KNN算法的性能分析42
3．4改进后KNN算法44
3．5本章小结46
第四章模型实现．．47
4．1程序框架．．47
4．2实验环境．．47
4．3实验数据49
4．4实验结果处理一50
第五章总结展望．52
5．1本文的主要研究工作．52
5．2总结和下一步的工作计划．52
参考文献53
致谢。56
附录．．57
攻读学位期间研究成果62

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