k-means聚类算法及matlab代码-CS205_final_project:使用OpenMP，MPI和CUDA进行并行集群

k-means聚类算法及matlab代码目录 介绍 K-均值聚类是一种简单且可扩展的聚类方法，它以一种客观的方式将观察结果划分为k个聚类。 它具有非常广泛的应用，例如图像分割，零售产品分类（Kusrini，2015），温室气体排放等环境问题（Kijewska和Bluszcz，2015）。 K均值聚类可以与其他高级方法结合使用。 例如，它与支持向量机（SVM）一起使用来执行自动文本分类（Perrone和Connell，2000年）。 它也可以用作预处理方法，例如在隐马尔可夫模型（HMM）中初始化（Hu和Zanibbi，2011年）。 它的广泛应用和简单的计算复杂度使k-means聚类成为当今流行的方法之一。 当维数d> 1且簇数k> 1时，找到k均值成本函数的最小值是一个NP难题。 科学家想出了几种启发式方法来找到局部最小值，但是该过程仍然需要大量计算，尤其是对于具有高维特征的大型数据集而言。 因此，我们希望在机器集群上实现k-means启发式方法的并行版本，以在不牺牲算法准确性的情况下显着加快算法的运行速度。 k均值聚类的典型方法是期望最大化（EM）。 E步将点分配到最近的聚类中心，而