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申请/专利权人：西北大学
摘要：本发明公开了一种基于聚类集成的高性能应用的IO特征分析方法，包括：收集应用程序的IO访问信息并提取IO特征；对IO特征数据进行清洗和标准化预处理；调用特征选择函数mutual_info_regression进行特征选择，得到最具有代表性的特征子集；采用K‑means++算法来进行单聚类，并采用投票机制来对多个聚类结果进行集成；将得到的聚类结果用SilhouetteCoefficient和Calinski‑Harabasz作为评估聚类算法效果的指标，本发明通过特征选择提取出关键的性能特征，并采用多次单聚类算法K‑means++进行多次聚类，并执采用投票机制进行聚类集成，提高了聚类效果，在HPCIO调优上缩短了搜索时间，提高了执行效率。
主权项：1.一种基于聚类集成的高性能应用的IO特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、使用Darshan工具收集应用程序的IO访问信息并提取HPC应用程序的IO特征；步骤二、对步骤一收集到的IO特征数据进行清洗和标准化预处理；步骤三、调用特征选择函数mutual_info_regression进行特征选择，得到最具有代表性的特征子集；采用K-means++算法来进行单聚类，并采用投票机制来对多个聚类结果进行集成；步骤四、将步骤三得到的聚类结果用SilhouetteCoefficient和Calinski-Harabasz作为评估聚类算法效果的指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种基于聚类集成的高性能应用的I/O特征分析方法
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