寻找最小数的matlab代码-fastsc:在GPU-CPU平台上快速实现光谱聚类

寻找最小数的matlab代码在GPU-CPU平台上快速实现光谱聚类 介绍 该软件包可在GPU和CPU平台上快速实现频谱聚类。 这项工作发表在IPDPS 2016研讨会上，由Yu Jin和Joseph F. JaJa撰写，题目为“光谱集群在CPU-GPU平台上的高性能实现”。 如果您在应用程序中使用该软件，请引用以下文件： @inproceedings {jin2016， title = {在cpu-gpu平台上的高性能频谱聚类实现}， author = {Jin，Yu and JaJa，Joseph F}， booktitle = {并行和分布式处理研讨会研讨会，2016 IEEE International}， pages = {825--834}， 年= {2016}， 组织= {IEEE} } 谱聚类是用于在图形中查找结构族的最流行的聚类算法之一。 然而，该算法的运行时间通常很长，因为它涉及非常昂贵的数值运算，即找到实数对称矩阵的最小特征向量。 在此软件包中，我们提供了频谱聚类算法的快速实现，这比使用其他基于CPU的软件包（例如Matlab和Python）要快得多。 据我们所知，