GPU_GSPCA:Python和CC ++库可在GPU上实现快速，准确的PCA

GPU PCA 在skcuda中查看此库的python版本！ 该库使用cublas在C ++中实现了相同的算法，因此速度稍快。 该库使用GRAM-SCMIDT方法实现PCA，并使用编写的代码作为ac / c ++库和python包装程序的后端。 此代码包括c / c ++接口以及在具有cuda功能的gpu上运行PCA的python接口。 它为sklearn.decomposition.KernelPCA的API建模。 要求： C / C ++库： UNIX机器 cmake gcc，g ++ ncurses（用于等待栏） GNU科学库（用于C ++演示） 具有CUDA功能的GPU NVIDIA驱动程序和CUDA安装 Python包装器： C库要求 增强和增强python python 2.7 麻木 sklearn（仅用于与cpu pca实现的演示比较） 安装 在外壳