基于graphlab的分布式近邻传播算法【精品ppt】.ppt

基于 GraphLab 的分布式近邻传播算法论文作者:陈文强 2 基于 GraphLab 的实现目录目录目录 3 实验结果与分析 1 Affinity Propagation 算法背景 Affinity Propagation 算法 Affinity Propagation 算法?时间复杂度: ?算法复杂度高 O(N *N* logN ),相比下, K-Means 只有 O(N * K)的复杂度当N比较大时(N>3000) ,算法往往需要很长时间才能收敛基于 GraphLab 的实现基于 GraphLab 的实现 Machine 2 Machine 1 Machine 4 Machine 3 Σ 1Σ 2Σ 3Σ 4 + + + YY YY Y’Σ Y’Y’ Y’从邻接节点与当前节点相连的边收集 availability , a(i,k `)以及 responsibility,r(i`,k )更新与邻接节点相连的边上的 a(i,k )以及 r(i,k ) 6 Master Mirror Mirror Mirror 实验结果与分析本文的实验运行于 的4核处理器上,内存为 8GB. 采用流形学习工具 MANI 合成的数据 3D Clusters 、 Aggregation 、 Flame 以及 Pathbased 作为数据集实验结果与分析本文的实验运行于 的4核处理器上,内存为 8GB. 采用流形学习工具 MANI 合成的数据 3D Clusters 、 Aggregation 、 Flame 以及 Pathbased 作为数据集实验结果与分析实验结果与分析