【源码】基于C++和ISPC的KMeans聚类算法性能优化

项目简介

本项目聚焦于利用多线程和向量化计算技术，对K-Means聚类算法的性能进行优化。K-Means作为常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个聚类。项目通过串行、并行和基于任务的并行三种方式实现K-Means算法，并对不同实现方式的性能展开比较。

项目的主要特性和功能

1. 串行实现：采用C++编写串行K-Means算法，用于基准测试和性能对比。
2. ISPC并行实现：借助Intel SPMD Program Compiler (ISPC)编写并行K-Means算法，利用SIMD指令集提升计算效率。
3. 基于任务的ISPC并行实现：在ISPC并行实现的基础上，通过任务并行性进一步优化性能。
4. 性能比较：对比不同实现方式的运行时间、加速比和结果一致性，评估优化效果。
5. 可视化：提供Python脚本，可绘制K-Means聚类结果，便于理解算法效果。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装支持C++和ISPC的开发环境，如Visual Studio、GCC或Clang等。

代码获取

从提供的代码仓库中复制或下载项目代码。

编译运行

• 串行实现：直接编译并运行main.cpp文件。
• ISPC并行实现：使用ISPC编译器编译main.cpp和mandelbrot_ispc.ispc文件，并运行生成的程序。
• 基于任务的ISPC并行实现：修改main.cpp中的参数，使用任务并行性，并运行程序。

结果分析

比较不同实现方式的性能数据，分析优化效果。

可视化

运行plot.py脚本，将K-Means聚类结果绘制成图像，并保存为PNG文件。

注意事项

• 数据集：项目使用预先存在的数据集，需确保数据文件data.dat存在。
• 性能对比：在性能比较时，请确保使用相同的数据集和参数设置。
• 代码修改：在进行性能优化时，可以修改kmeansThread.cpp文件中的算法实现，但不得改变算法功能或结果正确性。
• 日志和结果输出：程序会输出日志和性能数据，请检查输出信息以了解算法状态和性能情况。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】