Optimierung und Überprüfung auf Korrektheit und Parallelisierbarkeit eines Clustering-Algorithmus

Jutzi, Thomas and Stolz, Jonathan (2012) Optimierung und Überprüfung auf Korrektheit und Parallelisierbarkeit eines Clustering-Algorithmus. Student Research Project thesis, HSR Hochschule für Technik Rapperswil.

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Abstract

Zur Erkennung von Clustern gibt es heute unterschiedliche Algorithmen. Die gängigsten z.B. k-Means, Ward eignen sich nicht, um komplexere Formen zu erkennen. Das Hebbian Learning Clustering (HLC) Verfahren ist ein neues mächtigeres Verfahren, welches komplexe Formen problemlos erkennen kann. Das Ziel unserer Studienarbeit war es, den HLC-Algorithmus von Mathematica nach C/C++ zu portieren und seine Korrektheit zu überprüfen. Diese Portierung sollte anschliessend optimiert werden. Mit der Lösung sollten grosse Vorgaben möglichst schnell geclustert werden können. Wir portierten den HLC-Algorithmus von einer Mathematica Vorlage nach C/C++. Unser Hauptaugenmerk haben wir auf die Optimierung unserer Portierung gelegt. Als Anwendung wurde die Portierung verwendet, um Phoneme aus der TIMIT Datenbank zu clustern. Gefundene Cluster wurden auf shrimpähnliche Formen untersucht, welche sich aufgrund theoretischer Voraussage darin finden sollten. Der HLC in der Ausgangslage benötigte zu viel Zeit, um grössere Vorgaben zu clustern. Mit der optimierten Portierung sind wir nun in der Lage auch komplexere Vorgaben effizient zu clustern.

Item Type: Thesis (Student Research Project)
Subjects: Technologies > Programming Languages > C++
Technologies > Network
Metatags > ITA (Institute for Internet Technologies and Applications)
Divisions: Bachelor of Science FHO in Informatik > Student Research Project
Creators:
CreatorsEmail
Jutzi, ThomasUNSPECIFIED
Stolz, JonathanUNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameEmail
Thesis advisorStoop, RuediUNSPECIFIED
Funders: ETH Zürich
Depositing User: HSR Deposit User
Date Deposited: 13 Aug 2012 11:34
Last Modified: 13 Aug 2012 11:34
URI: http://eprints.hsr.ch/id/eprint/202

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