Aceleração de uma variação do problema k-nearest neighbors

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dc.contributor.advisor-co1Longo, Humberto José
dc.contributor.advisor-co2Foulds, Leslie Richard
dc.contributor.advisor1Martins, Wellington Santos
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3041686206689904por
dc.contributor.referee1Longo, Humberto José
dc.contributor.referee2Rodrigues, Rosiane de Freitas
dc.contributor.referee3Silva, EdCarlos Domingos da
dc.creatorMorais Neto, Jorge Peixoto de
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7912605507453462por
dc.date.accessioned2014-11-25T14:42:09Z
dc.date.issued2014-01-29
dc.description.abstractLet M be a metric space and let P be a subset of M. The well known k-nearest neighbors problem (KNN) consists in finding, given q 2 M, the k elements of P with are closest to q according to the metric of M. We discuss a variation of KNN for a particular class of pseudo-metric spaces, described as follows. Let m 2 N be a natural number and let d be the Euclidean distance in Rm. Given p 2 Rm: p := (p1; : : : ; pm) let C (p) be the set of the m rotations of p’s coordinates: C (p) := f(p1; : : : ; pm); (p2; : : : ; pm; p1); : : : ; (pm; p1; : : : ; pm􀀀1)g we define the special distance de as: de(p;q) := min p02C (p) d(p0;q): de is a pseudo-metric, and (Rm;de) is a pseudo-metric space. The class of pseudo-metric spaces under discussion is f(Rm;de) j m 2 N:g The brute force approach is too costly for instances of practical size. We present a more efficient solution employing parallelism, the FFT (fast Fourier transform) and the fast elimination of unfavorable training vectors.We describe a program—named CyclicKNN —which implements this solution.We report the speedup of this program over serial brute force search, processing reference datasets.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-25T13:07:50Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Jorge Peixoto de Morais Neto - 2014.pdf: 1582808 bytes, checksum: 3115f942e2c8a9cf83601835af3af1c5 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-25T14:42:09Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Jorge Peixoto de Morais Neto - 2014.pdf: 1582808 bytes, checksum: 3115f942e2c8a9cf83601835af3af1c5 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)eng
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dc.description.resumoSeja M um espaço métrico e P um subconjunto de M. O conhecido problema k vizinhos mais próximos (k-neareast neighbors, KNN) consiste em encontrar, dado q 2 M, os k elementos de P mais próximos de q conforme a métrica de M. Abordamos uma variação do problema KNN para uma classe particular de espaços pseudo-métricos, descrita a seguir. Seja m 2 N um natural e seja d a distância euclidiana em Rm. Dado um vetor p 2 Rm: p := (p1; : : : ; pm) seja C (p) o conjunto das m rotações das coordenadas de p: C (p) := f(p1; : : : ; pm); (p2; : : : ; pm; p1); : : : ; (pm; p1; : : : ; pm􀀀1)g definimos a distância especial de como: de(p;q) := min p02C (p) d(p0;q): de é uma pseudo-métrica, e (Rm;de) é um espaço pseudo-métrico. A classe de espaços pseudo-métricos abordada é (Rm;de) j m 2 N: A solução por força bruta é cara demais para instâncias de tamanho prático. Nós apresentamos uma solução mais eficiente empregando paralelismo, a FFT (transformada rápida de Fourier) e a eliminação rápida de vetores de treinamento desfavoráveis. Desenvolvemos um programa—chamado CyclicKNN—que implementa essa solução. Reportamos o speedup desse programa em comparação com a força bruta sequencial, processando bases de dados de referência.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationMORAIS NETO, Jorge Peixoto de. Aceleração de uma variação do problema k-nearest neighbors. 2014. 97 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2014.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/3687
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)por
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAceleraçãopor
dc.subjectAnálise de dados multidimensionaispor
dc.subjectK-nearest neighborspor
dc.subjectK vizinhos mais próximospor
dc.subjectMatriz circulantepor
dc.subjectProcessamento de imagempor
dc.subjectProgramação paralelapor
dc.subjectTransformada rápida de Fourierpor
dc.subjectAccelerationeng
dc.subjectK-nearest neighborseng
dc.subjectCirculant matrixeng
dc.subjectImage processingeng
dc.subjectFast Fourier transformeng
dc.subjectMultidimensional data analysiseng
dc.subjectParallel programmingeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/retrieve/12815/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20Jorge%20Peixoto%20de%20Morais%20Neto%20-%202014.pdf.jpg*
dc.titleAceleração de uma variação do problema k-nearest neighborspor
dc.title.alternativeAcceleration of a variation of the K-nearest neighbors problemeng
dc.typeDissertaçãopor

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