K-Means Clustering Parallel Implementation

Report del progetto

Nella repository è presente un report completo sulle implementazioni dell'algoritmo di clustering K-Means.
Sono state scritte 4 versioni:

• MPI
• OpenMP
• MPI + OpenMP
• CUDA

Script di Esecuzione

Questo script compila e esegue diverse implementazioni parallele e sequenziali dell'algoritmo K-Means per il clustering. Supporta implementazioni in MPI, OpenMP, MPI+OpenMP, e una versione sequenziale.

Requisiti

• Compilatori:
  • mpicc (MPI compiler)
  • gcc con supporto OpenMP
• File di input/output:
  • test_files/input100D2.inp (file di input con i dati da processare)
  • Output salvati in test_files/ come file separati.
• Librerie:
  • MPI
  • OpenMP
  • Libreria matematica (-lm)

Uso

1. Assicurati che i compilatori necessari e le librerie siano installati.
2. Rendi eseguibile lo script:

   chmod +x script.sh

3. Esegui lo script con:

   ./run.sh

Funzionalità dello script

Compilazione: Lo script compila i seguenti file:

• KMEANS_mpi.c in un eseguibile chiamato kmeans_mpi
• KMEANS_omp.c in un eseguibile chiamato kmeans_openmp
• KMEANS_mpi_omp.c in un eseguibile chiamato kmeans_mpi_omp
• KMEANS.c in un eseguibile chiamato kmeans

Esecuzione:

Lo script esegue ogni programma n volte per valutare i tempi di esecuzione e confrontare i risultati. I dettagli:

• Input: test_files/inputDesiderato
• Parametri (Modificabili a piacere):
  • Numero di cluster: 6
  • Iterazioni massime: 300
  • Cambiamenti minimi: 1
  • Soglia: 0.0001
• Output:
  • test_files/output_mpi.txt
  • test_files/output_omp.txt
  • test_files/output100d2_seq.txt
  • test_files/output_mpi_omp.txt
• Risultati:
  • Tempi di esecuzione salvati in:
    • test_files/timing_mpi.txt
    • test_files/timing_omp.txt
    • test_files/timing_seq.txt
    • test_files/timing_mpi_omp.txt

Analisi dei risultati

Lo script include comandi per confrontare i file di output generati e preparare dati per visualizzazioni grafiche (Funzionante solo su input2D.inp).

Visualizzazione:

Al termine dell'esecuzione, i tempi vengono analizzati utilizzando un file Python (tempi.py) per la generazione di report.