21、FPGA-Based Hardware Accelerators for PAM Algorithm

FPGA-Based Hardware Accelerators for PAM Algorithm

1. 引言

随着大数据时代的到来，聚类算法在数据分析中扮演着越来越重要的角色。Partitioning Around Medoids (PAM) 算法作为一种稳健的聚类方法，因其对噪声和异常值的鲁棒性而备受青睐。然而，PAM算法的计算复杂度较高，尤其是在处理大规模数据集时，传统的软件实现难以满足实时性和性能的要求。为此，基于现场可编程门阵列（FPGA）的硬件加速器成为提升PAM算法性能的重要手段。

2. PAM算法的背景和原理

PAM算法是K-medoids算法的一种实现形式，其核心思想是通过选择数据集中真实的样本点作为簇中心（medoids），而不是像K-means那样计算质心。具体步骤如下：

1. 初始化 ：随机选择k个数据点作为初始medoids。
2. 分配 ：将每个数据点分配给最近的medoids。
3. 优化 ：尝试用其他非medoids的数据点替换当前的medoids，以最小化总距离。
4. 终止条件 ：当medoids不再变化或达到最大迭代次数时，算法结束。

2.1 PAM算法的优缺点

• 优点 ：
• 对噪声和异常值敏感度低。
• 结果直观，易于解释。